我创建了一个数据集，包含近几年制作的各种电影，参与电影制作的技术人员、电影类型、代表国家、时长、语言，以及电影所获的相应电影节奖项等信息。
这个数据集类似于这个，它是一个Excel文件。
我对根据电影的固有特征（不考虑情节）将电影多标签分类到电影节感兴趣。
我认为需要使用数字/向量来对数据进行多标签分类。但是，我不知道如何对名称（专有名词）和一些单个词进行向量化处理。
有没有其他方法可以使用上述数据实现我的多标签分类的目标？请帮助我找出方法。谢谢。
回答：
您的数据集是表格数据。为了能够将它传递给分类模型，您需要对表格数据进行向量化处理。
表格数据通常包括：
- 连续特征（例如：IMDb评分、时长）
- 分类特征（例如：您数据集中的其他所有特征）
表格数据的向量化处理只是将每个特征的向量表示进行连接。对于连续特征，您应该对数值进行归一化处理。对于分类特征，您应该对它们进行独热编码。
注意：在您的数据集中，有3个“文本类”特征：标题、导演和编剧：
- 标题：标题对每部电影都是独一无二的，因此模型无法从中学习任何东西，所以您应该从数据集中删除它。
- 导演和编剧：您应该将它们视为分类变量而不是文本。如果您使用文本向量化技术（词袋或TF-IDF）对它们进行编码，就意味着您假设像
Pedro这样的词具有预测能力。Pedro Gonzalez-Rubio和Pedro Almodovar之间有共同点吗？如果有，也许是他们都讲西班牙语，但那我宁愿将此作为一个特征添加到您的模型中（例如：导演语言）
