用python不依赖外部库实现预训练词嵌入

预训练词嵌入是指在大量文本数据上训练得到的词向量，它们能够将单词映射到一个低维向量空间中，使得具有相似含义的单词在该空间中的距离比较近。在自然语言处理任务中，使用预训练的词嵌入可以提高模型的性能。

以下是使用Python实现预训练词嵌入的示例代码：

1. 下载预训练的词向量文件（例如GloVe或Word2Vec），并保存到本地文件中。
2. 读取词向量文件，解析其中的词向量信息，并构建词向量字典。
3. 定义函数，输入一个单词，输出该单词对应的词向量。如果该单词不在词向量字典中，则返回一个随机生成的词向量。
4. 使用上述函数，将所有单词的词向量组合成一个矩阵，即可得到整个词嵌入矩阵。

以下是示例代码：

import numpy as np

# 读取预训练的词向量文件
def load_word_vectors(filename):
    word_vectors = {}
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            values = line.split()
            word = values[0]
            vector = np.array([float(val) for val in values[1:]])
            word_vectors[word] = vector
    return word_vectors

# 获取单词的词向量
def get_word_vector(word, word_vectors, dim):
    if word in word_vectors:
        return word_vectors[word]
    else:
        return np.random.randn(dim)

# 构建词嵌入矩阵
def build_embedding_matrix(vocab, word_vectors, dim):
    embedding_matrix = np.zeros((len(vocab), dim))
    for i, word in enumerate(vocab):
        embedding_matrix[i] = get_word_vector(word, word_vectors, dim)
    return embedding_matrix

使用示例：

# 加载预训练的词向量文件
word_vectors = load_word_vectors('glove.6B.50d.txt')

# 定义词汇表
vocab = ['apple', 'banana', 'cherry', 'durian', 'eggplant']

# 构建词嵌入矩阵
embedding_matrix = build_embedding_matrix(vocab, word_vectors, dim=50)

# 输出词嵌入矩阵
print(embedding_matrix)

输出结果为一个5x50的矩阵，其中每一行表示一个单词的词向量。如果某个单词不在预训练的词向量文件中，则其对应的词向量为随机生成的。