Madde #127NLP & Gömme/sozluk/one-hot-encoding

One-Hot Encoding

Türkçe: Tekil Sıcak Kodlama / Birebir Kodlama
Ayrıntılı Tanım
Bir kelime dağarcığındaki her bir kelimeyi; sözlük boyutu uzunluğunda, sadece o kelimenin dizininde **1**, diğer tüm basamaklarında **0** olan devasa seyrek bir vektörle temsil etme yöntemidir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Kategorik kelimeleri bilgisayarın anlayabileceği ikili sayı dizilerine dönüştüren en ilkel ve temel yöntemdir.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Sözlük 10.000 kelime ise her kelime 10.000 boyutlu bir vektördür. Örneğin 3. kelime olan "kedi" vektörü: [0,0,1,0,0,...,0][0, 0, 1, 0, 0, ..., 0] olur.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
50.000 daireli devasa bir gökdelende, her daire sakininin sadece kendi kapısının önündeki tek bir ampulü yakması; binanın geri kalan 49.999 ampulünün tamamen karanlık kalması.
Benzer Terimlerden Farkı
İki kelime vektörü arasındaki iç çarpım daima sıfırdır (v⃗kedi⋅v⃗ko¨pek=0\vec{v}_{kedi} \cdot \vec{v}_{k\ddot{o}pek} = 0). Yani One-Hot encoding kelimeler arasındaki hiçbir anlamsal benzerliği veya yakınlığı ölçemez.
İlişkili Terimler (3)
Ait Olduğu Kategori

Doğal Dil İşleme ve Sözcük Gömmeleri

Metin ön işleme, Word2Vec, GloVe, RNN, LSTM ve n-gram modelleri.

Toplam Terim:30 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →
Önceki Terim (#126)SentencePiece
Sonraki Terim (#128)Term Frequency (TF)