我有一个句子/标签对列表来训练模型，我应该如何对句子进行编码作为 SVM 的输入？
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这些句子是同一种语言吗？您可以从预训练的 word2vec 文件开始，如果它是英文的，您可以从 Google 下载该文件。注意训练文件是如何创建的，是否应用了词干提取等。它是从哪个语料库生成的也很重要；如果这是来自新闻组或者是从网络或更正式的文本中提取的，您会得到不同的结果。
Word2Vec 基本上将每个单词编码到更高维的向量空间中。这通常是 200,300 或 500 维大。训练完成后，“测试”句子基本上就是词袋，不需要按任何顺序。
然后，对于词袋中的每个单词，找出相应的 word2vec 向量。然后，您可以通过对向量求平均值、取“最小值”、“最大值”来创建特征，如果您要比较文本，请考虑计算向量之间的余弦相似度。然后在 SVM 中使用这些功能。
关于machine-learning - word2vec 对于监督学习有意义吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38049591/