自然语言处理集成向量化：文本分析与处理的强大工具
自然语言处理集成向量化是指将多个自然语言处理技术进行整合，通过对文本进行向量化表示，实现对文本的综合分析和处理。具体来说，该方法可以将文本转换为向量表示，然后利用机器学习算法进行分类、聚类、文本生成等任务。常见的集成向量化方法包括词袋模型、TF-IDF模型、Word2Vec模型等。该方法在文本分类、情感分析、机器翻译等领域有广泛应用。
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