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NLP中字、词的one-hot表示:把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为（），其余维度为（），这个维度就代表了当前的词。

利用one-hot表示一个向量，使用一个词表长的向量表示一个单词，被表示单词对应的位置为0，其他单词对应的位置均为1

gensim包中，word2vce的参数size表示词向量维度

分布式表示：wordembedding指的是将词转化成一种分布式表示，又称（）。分布式表示将词表示成一个（）的连续的稠密向量。

构造了一个词表：{1.“小明” 2.“喜欢” 3.“踢” 4.“看” 5.“足球” 6.“篮球” 7.“电影”}，利用上述词表的索引号，文档{小明喜欢踢足球}可以用一个7维向量表示[(____)]。