원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

💡 개념형
💡
학습 전략: 구조화 (Structuring)
얻은 정보들을 배치하고 연결하며 스스로 재구성
nlp encoding tokenization text-preprocessing machine-learning

개요

원-핫 인코딩은 자연어 처리에서 문자를 숫자로 변환하는 기법 중 하나입니다.

Python 예제

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from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

text = "안녕 클레오파트라 세상에서 제일 가는 포테이토칩 안녕 안녕 클레오파트라 세상에서 제일 가는"

# 토큰화 과정
token = Tokenizer()
token.fit_on_texts([text])
print(f"{token.word_index}\n")
# 결과: {'안녕': 1, '클레오파트라': 2, '세상에서': 3, '제일': 4, '가는': 5, '포테이토칩': 6}

# 시퀀스로 변환
x = token.texts_to_sequences([text])
print(text)  # 원본 텍스트 출력

원-핫 인코딩 상세

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from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 단어를 인덱스로 변환
sequences = [[1, 2, 3]]

# 원-핫 인코딩
one_hot = to_categorical(sequences, num_classes=7)
print(one_hot)

장단점

장점

  • 간단하고 직관적
  • 단어 간 독립성 보장

단점

  • 차원이 매우 높아짐 (Sparse)
  • 단어 간 유사도 표현 불가
  • 메모리 비효율적

참고 자료

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