请给出词义分布式表示法的Python代码

以下是一个简单的Python代码实现词义分布式表示法：

import numpy as np
import nltk
from nltk.corpus import brown

# 加载 Brown 语料库
nltk.download('brown')
sentences = brown.sents()

# 构建单词词袋
word_bag = set()
for sentence in sentences:
    for word in sentence:
        word_bag.add(word)

# 构建单词-索引映射
word2index = {}
for i, word in enumerate(word_bag):
    word2index[word] = i

# 构建单词共现矩阵
co_matrix = np.zeros((len(word_bag), len(word_bag)))
window_size = 2
for sentence in sentences:
    for i, word in enumerate(sentence):
        for j in range(max(0, i - window_size), min(len(sentence), i + window_size + 1)):
            if i != j:
                co_matrix[word2index[word]][word2index[sentence[j]]] += 1

# 使用 SVD 进行降维
U, S, V = np.linalg.svd(co_matrix)

# 取前 100 个特征向量作为词义表示
word_embeddings = U[:, :100]

# 将单词和其对应的词义表示存储到字典中
word2embedding = {}
for word, index in word2index.items():
    word2embedding[word] = word_embeddings[index]

这段代码的流程如下：

1. 加载 Brown 语料库。
2. 构建单词词袋，即所有出现过的单词的集合。
3. 构建单词-索引映射，将每个单词映射到一个唯一的整数索引。
4. 构建单词共现矩阵，其中第 i 行第 j 列的元素表示单词 i 和单词 j 在所有句子中共同出现的次数。
5. 使用 SVD 进行降维，将单词共现矩阵从高维空间降到低维空间，得到每个单词的词义表示。
6. 将单词和其对应的词义表示存储到字典中，在实际应用中可以将其存储到数据库中以便快速查询。

需要注意的是，这只是一个简单的实现，实际应用中可能需要进行更多的优化和调整，例如使用更大的语料库、调整窗口大小和特征数量等等。