one-hot是比较常用的文本特征特征提取的方法。

one-hot编码，又称“独热编码”。其实就是用N位状态寄存器编码N个状态，每个状态都有独立的寄存器位，且这些寄存器位中只有一位有效，说白了就是只能有一个状态。

下面举例说明：

有四个样本，每个样本有三种特征：

　　　　feature1 　　feature2 　　feature3
sample1 　　1 　　　　　4 　　　　3
sample2　　 2　　　　　 3　　　　 2
sample3　　 1 　　　　　2 　　　　2
sample4 　　2 　　　　　1　　　　 1
上图用十进制数对每种特征进行了编码，feature1有两种可能的取值，feature2有4种可能的取值，feature3有3种可能的取值。比如说feature3有3种取值，或者说有3种状态，那么就用3个状态位来表示，以保证每个样本中的每个特征只有1位处于状态1,其他都是0。

1->001

2->010

3->100

其他的特征也都这么表示：

　　　　feature1　　 feature2 　　feature3
sample1 　　01 　　　　1000 　　　100
sample2 　　10 　　　　0100 　　　010
sample3 　　01 　　　　0010 　　　010
sample4 　　10 　　　　0001 　　　001
这样，4个样本的特征向量就可以这么表示：

sample1 -> [0,1,1,0,0,0,1,0,0]

sample2 -> [1,0,0,1,0,0,0,1,0]

sample3 -> [0,1,0,0,1,0,0,1,0]

sample4 -> [1,0,0,0,0,1,0,0,1]

接下来看看怎么应用one-hot：

one-hot在特征提取上属于词袋模型（bag of words），假设语料库中有三句话：

我爱中国
爸爸妈妈爱我
爸爸妈妈爱中国
首先，将语料库中的每句话分成单词，并编号：

1：我      2：爱      3：爸爸      4：妈妈      5：中国

然后，用one-hot对每句话提取特征向量：（图来源于网络）

所以最终得到的每句话的特征向量就是：

我爱中国 -> 1，1，0，0，1
爸爸妈妈爱我 -> 1，1，1，1，0
爸爸妈妈爱中国 -> 0，1，1，1，1
那么这样做的优点和缺点都有什么？

优点：

解决了分类器处理离散数据困难的问题
一定程度上起到了扩展特征的作用（上例中从3扩展到了9）
缺点：

one-hot是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序问题，而在文本中，次的顺序是一个很重要的问题
one-hot是基于词与词之间相互独立的情况下的，然而在多数情况中，词与词之间应该是相互影响的
one-hot得到的特征是离散的，稀疏的