Какие преимущества и недостатки имеет One-Hot Encoding для обработки текстовых данных в NLP?

Преимущества One-Hot Encoding для обработки текстовых данных в NLP:

• позволяет представлять текстовые данные в формате, который могут эффективно обрабатывать алгоритмы машинного обучения; 12
• предотвращает предположение моделью какого-либо inherent порядка. 4

Недостатки One-Hot Encoding:

• высокая размерность, особенно для больших словарей, что может приводить к разреженным векторам и вычислительной неэффективности; 1
• не улавливает семантические связи между словами; 2
• теряется иерархия и порядок слов, что означает потерю контекста и смысла предложения. 3

Несмотря на недостатки, One-Hot Encoding является фундаментальной техникой в NLP, особенно в сценариях, где модели требуется ввод категориальных данных. 1 Это часто ключевой шаг в предобработке текста перед применением более продвинутых методов NLP, таких как нейронные сети или вложения слов. 1