python 生成句向量

Python 是一种高级的程序语言，也是现今流行的计算机语言之一。Python 的机器学习库相当强大，其中一个重要的工具就是语言模型。语言模型能够将一句话转换成一个向量，这个向量能够很好的表达句子的含义。在本文，我们将介绍怎样使用Python生成句向量。

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text
embed = hub.load("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/3")
sentences = ["我喜欢吃水果", "你今天怎样了？", "这是甚么意思？"]
sentence_embeddings = embed(sentences)
for i, sentence_embedding in enumerate(np.array(sentence_embeddings).tolist()):
print("Sentence %d" % (i+1))
print(sentence)
print("Embedding: ", sentence_embedding)
print("")

上述代码主要使用了 TensorFlow Hub 库。TF Hub 库是由 Google 提供的一个库，其中包括了一些预定义的模型。其中最著名的是 Universal Sentence Encoder。Universal Sentence Encoder 实现了句子到向量的转换。 代码中我们首先通过 import 将 hub 库导入程序中。接着，我们使用 TensorFlow Text 将 Universal Sentence Encoder 加载到我们的程序中。由于我们想要履行多语言句子编码，我们需要加载 multilingual 的版本。 首先我们定义一个含有一些随机句子的列表。我们接着使用教学论坛中的 np.array 将这些句子传递给embed函数。这个函数将句子转化为向量。 最后，我们使用 enumerate() 语句遍历句子并打印出每一个句子的向量表示。