python建立中文向量空间模型

建立中文向量空间模型的步骤如下：

1. 文本分词：使用分词工具，将文本分割成一个个词语。

2. 构建词典：将所有文档中出现的词语组成一个词典。

3. 计算词频：对于每个文档，统计每个词语的出现次数，并计算词频。

4. 计算逆文档频率（IDF）：对于每个词语，计算它在所有文档中出现的次数，并根据出现次数计算IDF值。

5. 计算TF-IDF值：将词频和IDF值相乘，得到每个词语的TF-IDF值。

6. 构建文档向量：将每个文档中所有词语的TF-IDF值组成一个向量，即为文档向量。

在Python中，可以使用以下代码实现中文向量空间模型：

import jieba
import os
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 读取文本文件
def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    return content

# 分词
def cut_words(content):
    words = jieba.cut(content)
    return ' '.join(words)

# 读取所有文本文件
def read_files(path):
    files = os.listdir(path)
    corpus = []
    for file in files:
        file_path = os.path.join(path, file)
        content = read_file(file_path)
        words = cut_words(content)
        corpus.append(words)
    return corpus

# 构建TF-IDF模型
def build_tfidf_model(corpus):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_model = vectorizer.fit_transform(corpus)
    return tfidf_model

if __name__ == '__main__':
    # 读取文本文件
    path = 'text_files'
    corpus = read_files(path)

    # 构建TF-IDF模型
    tfidf_model = build_tfidf_model(corpus)

    # 输出文档向量
    print(tfidf_model.toarray())

其中，`jieba`库用于分词，`TfidfVectorizer`类用于构建TF-IDF模型。`read_files()`函数用于读取文本文件，`cut_words()`函数用于分词，`build_tfidf_model()`函数用于构建TF-IDF模型。最后输出的文档向量即为中文向量空间模型的表示。