微博文本词向量表示代码实现

由于微博文本数据的特殊性，我们可以采用一些特殊的方法来进行词向量表示。下面是一种基于TF-IDF和词袋模型的微博文本词向量表示代码实现：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 读取微博文本数据
with open('weibo.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()

# 分词
corpus = []
for line in lines:
    words = jieba.cut(line.strip())
    corpus.append(' '.join(words))

# 构建TF-IDF模型
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 获取词袋模型中的词语
terms = vectorizer.get_feature_names()

# 输出每个微博的词向量表示
for i in range(len(corpus)):
    print('微博{}的词向量表示：'.format(i+1))
    for j in range(len(terms)):
        print('{}: {}'.format(terms[j], X[i,j]))

这段代码首先读取微博文本数据，然后使用`jieba`库进行分词，并将分词后的结果存储在`corpus`列表中。接着，使用`TfidfVectorizer`类构建TF-IDF模型，将`corpus`列表中的文本数据转换成词向量表示。最后，输出每个微博的词向量表示。

需要注意的是，由于TF-IDF模型中的权重是非负实数，因此每个词向量的分量也是非负实数。这种表示方法可以保留微博文本数据中的重要信息，同时也方便后续的机器学习任务。