我只有一个已经分好词的列表，列表里是单词不是句子，怎么获得单词的词向量

如果你已经有一个已经分好词的列表，可以使用`gensim`库中的`Word2Vec`类来训练这个列表中单词的词向量。可以按照以下步骤进行：

1. 导入`gensim`库中的`Word2Vec`类

from gensim.models import Word2Vec

2. 定义一个列表，其中每个元素是一个由单词组成的列表。例如：

sentences = [['this', 'is', 'a', 'sentence'], ['another', 'sentence']]

3. 使用`Word2Vec`类训练模型，生成单词的词向量。例如：

model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

其中，`min_count`参数指定了最小出现次数，为保证训练效果，建议将其设置为1。

4. 使用`model`对象，查找某个单词的词向量。例如：

print(model.wv['word'])

其中，`wv`是`Word2Vec`对象的属性，它返回一个`KeyedVectors`对象，可以使用`[]`操作符查找单词的词向量。

需要注意的是，`Word2Vec`类的训练需要大量的数据，如果数据量较小，可能会导致模型效果不佳。此外，如果你的数据已经是分好词的，建议将其转换成句子列表，然后使用`LineSentence`类读取，这样可以更好地利用`gensim`库中的词向量训练方法。

相关问题

python代码实现：对一个已经分好词的文档根据指定的停用词表删去停用词

可以使用Python中的列表推导式和in关键字，根据指定的停用词表删去停用词。具体代码如下：

stop_words = ['的', '了', '是', '在', '我', '我们', '你', '您', '他', '她', '它', '他们', '她们', '它们', '这', '那', '这些', '那些', '哪', '哪些', '某', '某些', '有', '没有', '就', '也', '还', '不', '很', '非常', '最', '更', '比较', '虽然', '但是', '因为', '所以', '如果', '然后', '一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九', '十']

# 假设原始文本已经分好词并且存放在一个列表中
words = ['这', '是', '一', '个', '测试', '文本', '，', '我们', '需要', '去除', '其中', '的', '停用词']

# 去除停用词
words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 输出结果
print(words)

运行以上代码，输出结果如下：

['测试', '文本', '，', '需要', '去除', '停用词']

可以看到，停用词已经被成功删去，只剩下有意义的词语。

把已经分好词的新闻数据文件“new_test_seg.txt”做成一个词频词典存到文件里。词典形式是按照单词出现次数，将整个词典从大到小排序。

可以使用Python编程语言来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取已经分好词的新闻数据文件“new_test_seg.txt”，将每个单词存储到一个列表中。

2. 遍历列表，统计每个单词出现的次数，将单词和出现次数存储到一个字典中。

3. 将字典按照单词出现次数从大到小排序。

4. 将排序后的字典存储到文件中，每行一个单词和出现次数，用空格分隔。

下面是Python代码实现：

# 读取文件，将每个单词存储到列表中
with open('new_test_seg.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    words = []
    for line in f:
        line = line.strip()
        if line:
            words.extend(line.split())

# 统计每个单词出现的次数，存储到字典中
word_count = {}
for word in words:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

# 按照单词出现次数从大到小排序
sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 将排序后的字典存储到文件中
with open('word_freq_dict.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word, count in sorted_word_count:
        f.write(word + ' ' + str(count) + '\n')

执行完上述代码后，就会生成一个名为“word_freq_dict.txt”的文件，其中存储了按照单词出现次数从大到小排序的词频词典。