将文本转换为向量表示
这个工具可以将文本中的词语转换为向量表示，并通过可视化方式展示词语之间的关系， 帮助你理解文本数据在机器学习算法中的处理方式。
去除符号
去除停用词
词向量可视化
多模型支持
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输入文本并点击"转换并可视化"按钮
词向量详情
词向量详情将显示在这里
| 词语 | 向量维度 | 向量表示 |
|---|
使用方法
1
输入文本
在左侧的文本输入框中输入你想要分析的文本内容。
2
选择处理选项
根据需求选择分词方式、可视化维度和词向量模型，并设置过滤选项。
3
执行转换
点击"转换并可视化"按钮开始处理文本并生成词向量。
4
查看结果
在右侧查看分词结果、词向量的可视化结果和详细数值表示。
关于词向量
词向量（Word Vector）也称为词嵌入（Word Embedding），是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术。 它将词语转换为实数向量表示，使得语义相近的词语在向量空间中距离较近。
文本预处理的重要性
- 去除标点符号：减少噪声，提高模型准确性
- 去除停用词：过滤常见但无实际意义的词语（如"的"、"是"）
- 去除数字：根据任务需求移除数值数据
- 标准化处理：统一大小写、处理缩写等
常见的词向量模型
- Word2Vec：由Google开发的经典词向量模型
- GloVe：基于全局词频统计的词向量模型
- FastText：扩展了Word2Vec，支持子词信息
- BERT：基于Transformer的预训练模型，生成上下文相关的词向量