Эмбеддинги признаков и повышение точности ML-моделей

А подскажите пожалуйста, столкнулся с проблемой: у категорий уже есть "веса", которые я хотел бы использовать:

Допустим количество штук товаров, купленные людьми. Товаров много. One Hot это 1 или 0, а тут Quantity уже есть. Разный для разных товаров.

Возможно, будет интересно посмотреть нашу статью, про эмбеддинги последовательностей событий, где каждое событие состоит из категриальных и численных полей: https://arxiv.org/abs/2002.08232.

Вы используете обработку языка для финмоделей, или прямо данные стакана обрабатываете ML/DL?

А откуда взялось правило про размерность эмбеддинга - "количество признаков выбирается равным корню четвёртой степени из общего количества категорий"?