Question

我是Python和Scikit-learn库的入门者。我目前需要处理一个NLP项目，该项目首先需要通过One-Hot Encoding来表示大型语料库。我已经阅读了Scikit-learn关于预处理的文档.OneHotEncoder，但是，似乎不是我对术语的理解。

基本上，这个想法类似于：

1000000星期天; 0100000星期一; 周二0010000; ... 0000001星期六;

如果语料库只有7个不同的单词，那么我只需要一个7位数的向量来表示每个单词。然后，完成的句子可以由所有向量的连接表示，这是一个句子矩阵。但是，我在Python中试过，似乎没有用......

我该如何解决这个问题？我的语料库有很多不同的词。

不过，顺便说一下，如果向量大部分用零填充，我们可以使用Scipy.Sparse来使存储空间变小，例如CSR。

因此，我的整个问题将是：

语料库中的句子如何由OneHotEncoder表示，并存储在SparseMatrix中？

谢谢你们。

Answer 1

为了使用OneHotEncoder，您可以将文档拆分为标记，然后将每个标记映射到一个id（对于相同的字符串，它始终是相同的）。然后将OneHotEncoder应用于该列表。默认情况下，结果是稀疏矩阵。

两个简单文档A B和B B的示例代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import itertools

# two example documents
docs = ["A B", "B B"]

# split documents to tokens
tokens_docs = [doc.split(" ") for doc in docs]

# convert list of of token-lists to one flat list of tokens
# and then create a dictionary that maps word to id of word,
# like {A: 1, B: 2} here
all_tokens = itertools.chain.from_iterable(tokens_docs)
word_to_id = {token: idx for idx, token in enumerate(set(all_tokens))}

# convert token lists to token-id lists, e.g. [[1, 2], [2, 2]] here
token_ids = [[word_to_id[token] for token in tokens_doc] for tokens_doc in tokens_docs]

# convert list of token-id lists to one-hot representation
vec = OneHotEncoder(n_values=len(word_to_id))
X = vec.fit_transform(token_ids)

print X.toarray()

打印（每个文档以连续形式显示一个热矢量）：

[[ 1.  0.  0.  1.]
 [ 0.  1.  0.  1.]]

一个用于在python中表示语料库句子的热编码

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