【源码】基于Python的电影摘要词嵌入处理系统

项目简介

本项目基于Python语言开发，借助 gensim 和 torchtext 库，运用预训练的GloVe词向量模型对电影摘要数据开展词嵌入处理，把电影摘要数据转化为词向量表示，以便后续分析或模型使用。

项目的主要特性和功能

1. 支持使用预训练的GloVe词向量模型进行词嵌入处理，模型可自行下载或从其他来源获取。
2. 能够处理CSV格式的电影摘要数据，生成每个摘要的词向量表示。
3. 提供使用 torchtext 库进行词嵌入处理的选项，便于在PyTorch框架中进行深度学习计算。
4. 可生成随机词向量表示，用于在无预训练词向量模型时进行测试或模拟。
5. 具备测试代码，可加载保存的词向量数据并进行查询操作。

安装使用步骤

假设用户已下载项目源码文件，按以下步骤安装使用： 1. 解压源码文件，导入所需的库和模块。 2. 设置相关文件路径和变量，如GloVe数据路径、输出数据路径等。 3. 若需要，运行脚本将预训练的GloVe词向量转换为Word2Vec格式。 4. 使用脚本加载转换后的Word2Vec模型或预训练的GloVe模型。 5. 读取包含电影摘要的CSV文件，处理生成每个摘要的词向量表示。 6. 将处理后的数据保存为pickle文件，供后续使用。 7. 可选择运行测试代码，加载保存的词向量数据进行查询操作。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】