《表1 词语的向量化表示》

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《基于深度学习的95598重大服务事件识别研究》

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为避免传统文本表示的弊端，本文采用word2vec[4]方法将词语表示成具有相同指定维度的向量，如:[0.792，–0.177，–0.107，0.109，–0.542，...]。经此表示后，每个词语即成为空间中的一个点，点间距离亦可作为衡量词语间距离的度量。具体地，以经过预处理后的95598语音转写文本数据为语料库，基于python的gensim包训练得到词语的向量化表示，如表1所示。其中，每一行代表一个词语，每一列代表该词语在此方向上的值。