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一、向量化技术说明
在处理自然语言处理（NLP）项目时，常用到文本数据。然而，机器学习算法无法直接处理文本数据，通常需要将其转换为数字表示。这种转换称为向量化技术，其核心目标是将文本信息转化为可计算的数字形式。
在文本向量化中，主要采用以下几种方法：
one-hot编码：这种编码方式将文本分解为单个标记或n-gram，赋予每个标记独特的向量表示。虽然简单，但存在高维度的稀疏性问题。
词袋模型（Bag of Words，BoW）：这种方法统计文本中各单词的频率，通常采用计数编码或频率编码。其优点是简单易行，但难以捕捉语义信息。
词向量（Word Embeddings）：在深度学习的框架下，通过复杂的神经网络模型学习词向量。这些向量能够反映词语之间的语义相似性，是现代NLP的核心技术之一。
本文将详细介绍上述向量化方法的Python实现，包括one-hot编码、词袋模型以及词向量技术。
技术背景
本文基于以下Python库开发：
依赖项安装
在编写代码前，需先安装上述依赖库。如果使用虚拟环境，建议先创建并激活环境：
conda create -n nlp-project -yconda install -y gensim pandas numpysource activate nlp-project
完成这些准备工作后，就可以按照文档指引开始项目开发了。
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