python 生成词向量

Python 是一种强大的编程语言，由于其不要钱的优势，愈来愈多的开发者选择使用它来进行项目开发，其中，生成词向量是 Python 中的一个非常重要的利用。

关于 Python 的词向量生成，我们可以利用其中非常流行的第三方库 - gensim。以下是 Python 代码的示例：

from gensim.models import Word2Vec 
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] 
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

在这个例子中，我们使用了 Word2Vec 类并传入了一个嵌套列表，其中包括两个独立的子列表，分别表示猫和狗唠嗑的声音。我们调用 model 时，传入了 min_count 参数为 1，这意味着只要单词出现就会被辞汇表记录。在此以后，我们就能够使用 model 向量了。

在 Python 中使用 gensim 库生成词向量的方法很简单，它还有很多其他的工具和函数，让我们无需自己编写程序便可快速生成高度优化的词向量模型。