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python向量_句向量
Python中的向量和句向量是自然語(yǔ)言處理（NLP）中的重要概念，在Python中，我們可以使用NumPy庫(kù)來(lái)創(chuàng)建和操作向量，以下是一些關(guān)于Python中的向量和句向量的詳細(xì)信息：
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1. 向量的定義
向量是一個(gè)具有大小和方向的量，通常表示為一系列有序的數(shù)字，在Python中，我們可以使用NumPy庫(kù)中的數(shù)組（array）來(lái)表示向量。
import numpy as np 創(chuàng)建一個(gè)一維向量 vector_1 = np.array([1, 2, 3]) 創(chuàng)建一個(gè)二維向量 vector_2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
2. 向量的操作
在Python中，我們可以對(duì)向量執(zhí)行各種操作，如加法、減法、點(diǎn)積等。
向量加法
result = vector_1 + vector_2
print(result) # 輸出：[[2 4]
# [5 6]]
向量減法
result = vector_1 vector_2
print(result) # 輸出：[[2 2]
# [1 2]]
向量點(diǎn)積
dot_product = np.dot(vector_1, vector_2)
print(dot_product) # 輸出：14
3. 句向量
句向量是將句子轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量的過(guò)程，通常用于文本分類、情感分析等任務(wù)，在Python中，我們可以使用諸如Word2Vec、GloVe等預(yù)訓(xùn)練詞向量模型將句子轉(zhuǎn)換為向量，以下是一個(gè)使用Gensim庫(kù)中的Word2Vec模型將句子轉(zhuǎn)換為向量的示例：
from gensim.models import Word2Vec from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize 假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)句子的文本 text = "This is the first sentence. This is the second sentence." 將文本分割成句子和單詞 sentences = sent_tokenize(text) words = [word_tokenize(s) for s in sentences] 訓(xùn)練Word2Vec模型 model = Word2Vec(words, min_count=1) 將句子轉(zhuǎn)換為向量 sentence_vector = model.wv['sentence'] print(sentence_vector) # 輸出：[0.00076898 0.00019995 0.00024988 ...]
在這個(gè)例子中，我們首先將文本分割成句子和單詞，然后使用這些單詞訓(xùn)練一個(gè)Word2Vec模型，我們使用模型將句子轉(zhuǎn)換為向量。
新聞名稱：python向量_句向量
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