句子特征向量

是将句子表示为数值向量的一种方法，用于在自然语言处理（NLP）和机器学习中对句子进行分析和处理。它将句子中的每个单词或短语映射到一个向量空间中的向量，并将这些向量组合成一个表示整个句子的向量。

句子特征向量的分类：

基于统计的方法：使用词频、TF-IDF等统计信息来构建句子向量。
基于词嵌入的方法：使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe）将单词映射为向量，并通过平均、加权平均等方式得到句子向量。
基于神经网络的方法：使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等模型来学习句子的表示。

句子特征向量的优势：

统一的表示：将句子转化为向量形式，方便进行计算和比较。
语义信息的保留：通过使用词嵌入模型，句子向量可以捕捉到单词之间的语义关系。
可扩展性：句子特征向量可以与其他机器学习算法结合使用，如分类、聚类等。

句子特征向量的应用场景：

文本分类：将句子向量输入到分类器中，进行情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
文本相似度计算：通过计算句子向量之间的相似度，进行文本匹配、推荐系统等任务。
机器翻译：将源语言句子和目标语言句子表示为向量，进行翻译任务。
问答系统：将问题和候选答案表示为向量，通过计算相似度来选择最佳答案。

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