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独热编码（One-Hot Encoding），又被称为有效编码，其方法是使用N为状态寄存器来对多个状态进行编码，每个状态都有独立的寄存器位，并且只有一个有效位。独热编码也可以用来表示词向量，即每个单词使用一个长度为 N 的向量表示， N 表示语料库中单词的数量。假设我们有如表2.1所示的单词的语料库。
表2.1 单词的语料库
上述语料库中组成不重复的词典一共包含4个词语，分别为“橘子”“苹果”“葡萄”“香蕉”。根据独热编码的表示方式，我们可以用4位的向量表示每个词语，单词的独热编码表示如表2.2所示。
表2.2 单词的独热编码表示
词向量的独热编码表示比较简单，但是也有很多问题。当在语料库中加入新词时，整个向量的长度会改变，并且存在维数过高难以计算，以及向量的表示方法很难体现词与词之间的语义关系的问题。
独热编码表示只考虑使用0和1对词语进行表示，而词袋模型（Bag Of Words，BOW）需要考虑词语出现的频数。词袋模型将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序，即每个词语都是独立的，对每个单词进行统计，同时计算每个单词出现的次数。
在如表2.1所示的语料库中，4个词语可以构成这样一个词典：“橘子”“苹果”“葡萄”“香蕉”。它们的编号为0、1、2、3。词典的长度为4，我们可以用一个4维的独热编码表示每个词语。词袋模型则把文本当成一个由词语组成的袋子，记录句子中包含各个词语的频数，则表2.1中语料库的文本对应的词袋模型如表2.3所示。
表2.3 语料库的文本对应的词袋模型
表2.3中的数字表示单词在句子中出现的次数，比如数字“2”表示苹果在句子2中出现了两次。上述例子中只有4个句子，词典的大小是4。当语料库很大时，词典的大小可以是几千甚至几万，这样大维度的向量，计算机很难去计算。此外，词袋模型忽略了词序信息，对语义理解来讲是丢失了重要信息。最后，词袋模型会造成语义鸿沟现象，即两个表达意思很接近的文本的文本向量差距很大。
词频-逆文本频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词。
词频（Term Frequency，TF）指某一给定词语在当前文件中出现的频率。由于同一个词语在长文件中可能比短文件有更高的词频，因此需要根据文件的长度对给定词语进行归一化，即用给定词语的数量除以当前文件的总词数。
逆文件频率（Inverse Document Frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量，即如果一个词语只在很少的文件中出现，表示它更能代表文件的主旨，它的权重也就越大；如果一个词在大量文件中都出现，表示不清楚它代表什么内容，它的权重就应该小。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中较少出现，则认为该词语能较好地代表当前文章的含义，即一个词语的重要性与它在文档中出现的次数成正比例，与它在语料库中文档出现的频率成反比例。式（2.1）～式（2.3）给出了TF-IDF的计算过程。
从TF-IDF的计算公式可以看出，如果一个单词在句子中出现的频率越高，说明该单词的权重越高，而如果该单词在正片语料库中出现的频率都很高，则说明该单词是一个普遍性的词语，这表示该单词在句子中的权重就降低了。
1.实验目标
（1）理解独热编码的实现原理。
（2）掌握词袋模型的实现方法。
（3）掌握词频-逆文本频率的实现方法。
2.实验环境
实验环境如表2.4所示。
表2.4 实验环境
3.实验环境
该项目由3个代码组成，分别为onehot.py、bow.py、tfidf.py。接下来分别解释3个代码的具体功能。
（1）onehot.py实现独热编码，具体功能是根据输入数据输出指定数字的独热编码，输入数据共3列，每一列表示不同的特征及取值范围，程序输出结果为数字0、1、3的独热编码。
（2）bow.py实现词袋模型，具体功能是输出语料库中每个句子对应的词袋模型的表示。
（3）tfidf.py实现TF-IDF模型，具体功能是输出语料库中每个句子对应的TF-IDF的表示。
分别创建onehot.py、bow.py、tfidf.py源码文件，实验目录如图2.3所示。
图2.3 实验目录
按照如下步骤分别编写代码。
（1）完成onehot.py代码编写，实现独热编码操作。
步骤一：导入模块
步骤二：调用独热编码，拟合训练数据
步骤三：将结果转化为数组，并打印显示
步骤四：运行代码
使用如下命令运行代码onehot.py。
运行的结果如下所示：
从运行结果可以看出，前两个数字（1.0.）表示数字0的独热编码；中间3个数字（0.1.0.）表示数字1的独热编码；后4个数字（0.0.0.1.）表示数字3的独热编码。
（2）完成bow.py代码编写，实现词袋模型编码操作。
步骤一：导入模块
步骤二：加载语料库
步骤三：文本向量化表示
步骤四：打印结果
步骤五：运行代码
使用如下命令运行代码bow.py。
运行的结果如下所示。
从运行结果可以看出，第一行打印信息表示语料库构建的词汇表，第二行打印信息表示每个句子对应的词袋模型表示。
（3）完成tfidf.py代码编写，实现词袋模型编码操作。
步骤一：导入模块
步骤二：加载语料库
步骤三：文本向量化表示
步骤四：打印结果
步骤五：运行代码
使用如下命令运行代码tfidf.py。
运行的结果如下所示：
从运行结果可以看出，第一行打印信息表示语料库构建的词汇表，第二行打印信息表示每个句子对应的TF-IDF模型表示。
