<jupyter_start><jupyter_text>단어와 문자의 원-핫 인코딩이 노트북은 [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝](https://tensorflow.blog/케라스-창시자에게-배우는-딥러닝/) 책의 6장 1절의 코드 예제입니다. 책에는 더 많은 내용과 그림이 있습니다. 이 노트북에는 소스 코드에 관련된 설명만 포함합니다. 이 노트북의 설명은 케라스 버전 2.2.2에 맞추어져 있습니다. 케라스 최신 버전이 릴리스되면 노트북을 다시 테스트하기 때문에 설명과 코드의 결과가 조금 다를 수 있습니다.----원-핫 인코딩은 토큰을 벡터로 변환하는 가장 일반적이고 기본적인 방법입니다. 3장에서 IMDB와 로이터 예제에서 이를 보았습니다(단어의 원-핫 인코딩을 사용했습니다). 모든 단어에 고유한 정수 인덱스를 부여하고 이 정수 인덱스 i를 크기가 N(어휘 사전의 크기)인 이진 벡터로 변환합니다. 이 벡터는 i번째 원소만 1이고 나머지는 모두 0입니다.물론 원-핫 인코딩은 문자 수준에서도 적용할 수 있습니다. 원-핫 인코딩이 무엇이고 어떻게 구현하는지 명확하게 설명하기 위해 단어와 문자에 대한 간단한 예를 만들었습니다. 단어 수준의 원-핫 인코딩(간단한 예):<jupyter_code>import numpy as np

# 초기 데이터: 각 원소가 샘플입니다
# (이 예에서 하나의 샘플이 하나의 문장입니다. 하지만 문서 전체가 될 수도 있습니다)
samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']

# 데이터에 있는 모든 토큰의 인덱스를 구축합니다
token_index = {}
for sample in samples:
    # split() 메서드를 사용해 샘플을 토큰으로 나눕니다.
    # 실전에서는 구둣점과 특수 문자도 사용합니다.
    for word in sample.split():
        if word not in token_index:
            # 단어마다 고유한 인덱스를 할당합니다.
            token_index[word] = len(token_index) + 1
            # 인덱스 0은 사용하지 않습니다.

# 샘플을 벡터로 변환합니다.
# 각 샘플에서 max_length 까지 단어만 사용합니다.
max_length = 10

# 결과를 저장할 배열입니다
results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
for i, sample in enumerate(samples):
    for j, word in list(enumerate(sample.split()))[:max_length]:
        index = token_index.get(word)
        results[i, j, index] = 1.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문자 수준 원-핫 인코딩(간단한 예)<jupyter_code>import string

samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
characters = string.printable  # 출력 가능한 모든 아스키(ASCII) 문자
token_index = dict(zip(characters, range(1, len(characters) + 1)))

max_length = 50
results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
for i, sample in enumerate(samples):
    for j, character in enumerate(sample[:max_length]):
        index = token_index.get(character)
        results[i, j, index] = 1.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>케라스에는 원본 텍스트 데이터를 단어 또는 문자 수준의 원-핫 인코딩으로 변환해주는 유틸리티가 있습니다. 특수 문자를 제거하거나 빈도가 높은 N개의 단어만을 선택(입력 벡터 공간이 너무 커지지 않도록 하기 위한 일반적인 제한 방법입니다)하는 등 여러 가지 중요한 기능들이 있기 때문에 이 유틸리티를 사용하는 것이 좋습니다. 케라스를 사용한 단어 수준의 원-핫 인코딩:<jupyter_code>from keras.preprocessing.text import Tokenizer

samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']

# 가장 빈도가 높은 1,000개의 단어만 선택하도록 Tokenizer 객체를 만듭니다.
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
# 단어 인덱스를 구축합니다.
tokenizer.fit_on_texts(samples)

# 문자열을 정수 인덱스의 리스트로 변환합니다.
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(samples)

# 직접 원-핫 이진 벡터 표현을 얻을 수 있습니다.
# 원-핫 인코딩 외에 다른 벡터화 방법들도 제공합니다!
one_hot_results = tokenizer.texts_to_matrix(samples, mode='binary')

# 계산된 단어 인덱스를 구합니다.
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))<jupyter_output>Found 9 unique tokens.<jupyter_text>원-핫 인코딩의 변종 중 하나는 원-핫 해싱 기법입니다. 이 방식은 어휘 사전에 있는 고유한 토큰의 수가 너무 커서 모두 다루기 어려울 때 사용합니다. 각 단어에 명시적으로 인덱스를 할당하고 이 인덱스를 딕셔너리에 저장하는 대신에 단어를 해싱하여 고정된 크기의 벡터로 변환합니다. 일반적으로 간단한 해싱 함수를 사용합니다. 이 방식의 주요 장점은 명시적인 단어 인덱스가 필요 없기 때문에 메모리를 절약하고 온라인 방식으로 데이터를 인코딩할 수 있습니다(전체 데이터를 확인하지 않고 토큰을 생성할 수 있습니다). 한 가지 단점은 해시 충돌입니다. 두 개의 단어가 같은 해시를 만들면 이를 바라보는 머신 러닝 모델은 단어 사이의 차이를 인식하지 못합니다. 해싱 공간의 차원이 해싱될 고유 토큰의 전체 개수보다 훨씬 크면 해시 충돌의 가능성은 감소합니다. 해싱 기법을 사용한 단어 수준의 원-핫 인코딩(간단한 예):<jupyter_code>samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']

# 단어를 크기가 1,000인 벡터로 저장합니다.
# 1,000개(또는 그이상)의 단어가 있다면 해싱 충돌이 늘어나고 인코딩의 정확도가 감소될 것입니다
dimensionality = 1000
max_length = 10

results = np.zeros((len(samples), max_length, dimensionality))
for i, sample in enumerate(samples):
    for j, word in list(enumerate(sample.split()))[:max_length]:
        # 단어를 해싱하여 0과 1,000 사이의 랜덤한 정수 인덱스로 변환합니다.
        index = abs(hash(word)) % dimensionality
        results[i, j, index] = 1.<jupyter_output><empty_output>