读取txt文件进行词向量化

您可以使用Python中的一些开源库（如Numpy，Gensim等）来读取txt文件并将其转换为词向量。您可以使用以下代码示例：

import numpy as np
from gensim.models import KeyedVectors

# 读取txt文件
path_to_file = "path/to/file.txt"
with open(path_to_file, 'r') as f:
text = f.read()

# 将文本数据转换为词向量
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/word_vectors.bin', binary=True)
word_embeddings = np.zeros((len(text.split()), word_vectors.vector_size), dtype="float32")
for i, word in enumerate(text.split()):
if word in word_vectors:
word_embeddings[i] = word_vectors[word]

请注意，您需要使用已经预训练好的词向量模型来获取单词的向量表示。在以上代码示例中，我们使用了Gensim库中的预训练词向量模型。