Word Vector 是一种将词汇转换为固定长度向量的技术，常用于自然语言处理（NLP）领域。这种向量代表了词汇在语义空间中的位置，可以用于各种应用，如文本分类、情感分析等。
应用场景
- 文本分类：通过将文档中的词汇转换为向量，可以训练模型进行文档分类。
- 情感分析：分析文本的情感倾向，判断文本是正面、负面还是中性。
- 推荐系统：为用户推荐相关内容，例如电影、音乐或商品。
工作原理
Word Vector 的生成通常基于以下几种方法：
- 基于词袋模型（Bag-of-Words）：将文本转换为词汇的频率向量。
- 基于计数模型（Count-based Model）：如 TF-IDF，考虑词汇的频率和重要性。
- 基于神经网络（Neural Network）：如 Word2Vec、GloVe，通过学习词汇的上下文信息生成向量。
示例
假设我们要将 "apple" 和 "banana" 两个词汇转换为向量。
- Word2Vec：[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
- GloVe：[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
这些向量代表了 "apple" 和 "banana" 在语义空间中的位置，我们可以通过比较这些向量的距离来判断两个词汇的相似度。
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Word Vector 示例