自然语言处理 one-hot编码

one-hot编码的优劣势：

优势：操作简单，容易理解.
劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大语料集下，每个向量的长度过大，占据大量内存.

import torch
from pyhanlp import *
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np

content = "虽然原始的食材便具有食物原始的风情，云初还是认为，" \
          "最美味的食物还是需要经过分割，烹调，处置，最后端上桌的食物才是最符合大唐人肠胃的食物。"
words = HanLP.segment(content)

key = []
for i in words:
    key.append(i.word)
print(key)
print(np.array(key).reshape(-1, 1))

enc = OneHotEncoder()
enc.fit(np.array(key).reshape(-1, 1))
print(enc.transform([['虽然']]).toarray())
print(enc.categories_)
print(enc.inverse_transform([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,
                              0, 0, 0, 0, 0]]))

['虽然', '原始', '的', '食材', '便', '具有', '食物', '原始', '的', '风情', '，', '云初', '还是', '认为', '，', '最', '美味', '的', '食物', '还是', '需要', '经过', '分割', '，', '烹调', '，', '处置', '，', '最后', '端', '上桌', '的', '食物', '才', '是', '最', '符合', '大唐', '人', '肠胃', '的', '食物', '。']
[['虽然']
 ['原始']
 ['的']
 ['食材']
 ['便']
 ['具有']
 ['食物']
 ['原始']
 ['的']
 ['风情']
 ['，']
 ['云初']
 ['还是']
 ['认为']
 ['，']
 ['最']
 ['美味']
 ['的']
 ['食物']
 ['还是']
 ['需要']
 ['经过']
 ['分割']
 ['，']
 ['烹调']
 ['，']
 ['处置']
 ['，']
 ['最后']
 ['端']
 ['上桌']
 ['的']
 ['食物']
 ['才']
 ['是']
 ['最']
 ['符合']
 ['大唐']
 ['人']
 ['肠胃']
 ['的']
 ['食物']
 ['。']]
[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.
  0. 0. 0. 0. 0.]]
[array(['。', '上桌', '云初', '人', '便', '具有', '分割', '原始', '处置', '大唐', '才', '是',
       '最', '最后', '烹调', '的', '端', '符合', '经过', '美味', '肠胃', '虽然', '认为',
       '还是', '需要', '风情', '食材', '食物', '，'], dtype=')]
[['虽然']]