如何实现将岗位描述词转换为特征向量，用java代码

要将岗位描述词转换为特征向量，可以使用词袋模型（bag of words model）。

下面是一个简单的Java代码示例，演示如何使用词袋模型将文本转换为特征向量：

import java.util.*;

public class FeatureVector {
    private Map<String, Integer> vocabulary;
    private int[] vector;

    public FeatureVector(String text) {
        // 构建词汇表
        vocabulary = new HashMap<>();
        String[] words = text.split(" ");
        for (String word : words) {
            if (!vocabulary.containsKey(word)) {
                vocabulary.put(word, vocabulary.size());
            }
        }

        // 构建特征向量
        vector = new int[vocabulary.size()];
        for (String word : words) {
            int index = vocabulary.get(word);
            vector[index]++;
        }
    }

    public int[] getVector() {
        return vector;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "java开发工程师 需要具备java语言编程经验 和 熟悉spring框架";
        FeatureVector featureVector = new FeatureVector(text);
        int[] vector = featureVector.getVector();
        System.out.println(Arrays.toString(vector));
    }
}

上述示例中，我们首先将文本按空格分割为单词，然后构建词汇表，将每个单词映射为一个整数。接着，我们构建特征向量，遍历文本中的每个单词，统计每个单词在文本中出现的次数。最后，将特征向量作为数组返回。