sentence_vectors = [] for words in all_sentences_words: if len(words) != 0: v = sum([all_word_embeddings.get(w, np.zeros((300,))) for w in words]) / (len(words)) else: v = np.zeros((300,)) sentence_vectors.append(v)
时间: 2023-06-19 21:03:06 浏览: 60
这段代码的作用是将所有句子转换成向量表示,并存储在列表 sentence_vectors 中。其中,all_sentences_words 是一个包含所有句子词语的列表,all_word_embeddings 是一个字典,其中包含了所有词语的嵌入向量。代码中,对于每个句子,先根据其中所有词语的嵌入向量求和,并除以词语数量,得到该句子的向量表示。如果句子为空,则向量表示为全零向量。最后,将所有句子的向量表示存储在 sentence_vectors 中。
相关问题
sim_mat_norm = np.zeros([len(all_sentences_words), len(all_sentences_words)]) for i in range(len(all_sentences_words)): for j in range(len(all_sentences_words)): if i != j: _len = len(all_sentences_words[i]) sim_mat_norm[i][j] = \ cosine_similarity(sentence_vectors[i].reshape(1, 300), sentence_vectors[j].reshape(1, 300))[ 0, 0] / _len nx_graph_norm = nx.from_numpy_array(sim_mat_norm)
这段代码的作用是构建一个词向量的余弦相似度矩阵,并将其转化为图结构。具体来说,它做了以下几个步骤:
1. 构建一个大小为(len(all_sentences_words), len(all_sentences_words))的零矩阵sim_mat_norm,用于存储所有句子两两之间的余弦相似度。
2. 对于每一对不同的句子i和j,计算它们的余弦相似度。这里使用了cosine_similarity函数,它可以计算两个向量之间的余弦相似度。
3. 将余弦相似度除以句子i的长度,得到一个归一化的相似度。这是为了避免长句子在相似度计算中占据过大的比重。
4. 将所有计算出来的相似度填入sim_mat_norm矩阵中。
5. 使用from_numpy_array函数将sim_mat_norm转化为一个图结构nx_graph_norm。这里使用了networkx库,它可以方便地构建、操作和可视化各种图结构。
for sentence in sentences: words.extend(jieba.cut(sentence, cut_all=False))
这行代码是在对 `sentences` 列表中的每个字符串进行分词,并将分词结果添加到一个列表 `words` 中。具体地,对于每个字符串,使用 `jieba.cut` 函数对其进行分词,其中 `cut_all=False` 表示采用精确模式进行分词。分词结果是一个可迭代的对象,通常是一个生成器,它会依次返回分词后的每个词语。在这里,使用 `extend` 方法将分词结果添加到 `words` 列表中,而不是使用 `append` 方法,这是因为分词结果本身也是一个列表,如果使用 `append` 方法,则会将整个列表作为一个元素添加到 `words` 列表中,而使用 `extend` 方法则会将分词结果中的每个元素都添加到 `words` 列表中。最终,`words` 列表中存储的就是对 `sentences` 中所有字符串进行分词后得到的词语列表。