词向量是自然语言处理（NLP）领域中的一种重要技术，它可以将单词映射到高维空间中的向量表示。以下是一些关于 Python 中词向量的基本信息。
什么是词向量？
词向量是一种将单词转换成固定长度向量的方法。这些向量可以捕捉到单词的语义和语法信息，使得机器能够更好地理解和处理自然语言。
Python 中的词向量库
Python 中有几个流行的库可以用于处理词向量：
- Gensim: Gensim 是一个强大的 Python 库，用于主题建模和相似度搜索。它提供了多种词向量算法，如 Word2Vec 和 Doc2Vec。
- NLTK: NLTK 是一个用于自然语言处理的库，它包含了多种处理文本的工具，但不是专门用于词向量的。
Word2Vec 算法
Word2Vec 是一种将单词转换成词向量的算法，它由 Google 提出并开源。Word2Vec 有两种主要的实现方式：
- CBOW (Continuous Bag-of-Words): 通过上下文预测单词。
- Skip-gram: 通过单词预测上下文。
应用
词向量在 NLP 中有很多应用，例如：
- 文本分类: 使用词向量来提取文本的特征，并进行分类。
- 语义搜索: 通过词向量来衡量单词之间的相似度，从而实现更准确的搜索结果。
- 机器翻译: 使用词向量来帮助翻译系统理解单词的语义。
Word2Vec 示例
学习资源
想要了解更多关于词向量的信息，可以参考以下资源：
希望这些信息对您有所帮助！