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詞向量計算在文本分析以及推薦系統(tǒng)的實踐中被廣泛應(yīng)用。由于不同詞匯之間的相互聯(lián)系比較緊密，詞向量能夠通過將詞匯視為空間中的點來進行篇章相關(guān)性分析，概括出詞語在特定文本中的神經(jīng)含義，并有利于更好地檢測文本中隱藏的規(guī)律。使用搜索引擎或提取式系統(tǒng)提取詞向量有很多方式，其中Redis的處理方法占據(jù)重要的角色。
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Redis是一種開源的數(shù)據(jù)庫，具有高效的處理能力。使用 Redis 能夠更快地處理繁重的文本任務(wù)，它的處理過程基于鍵值的機制，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持高效的索引，常用數(shù)據(jù)類型不僅僅包括字符串和整數(shù)，還包括非常靈活的Map、Set、List?？紤]到詞向量計算比較累積型，因此使用Redis可以構(gòu)建高效的詞向量機制，加快文本處理的速度，更好地支撐文本故事的可視化和定制化的任務(wù)分解。
下圖展示了從Redis實現(xiàn)詞向量計算的流程：
可以看到，首先我們從文本中提取出詞語，然后使用Redis存儲每個詞語。之后，使用特定的參數(shù)（如長度、位置、與詞語的相關(guān)性、相似度），通過Redis給定的詞匯計算出相應(yīng)的詞向量，將詞語映射到實際空間內(nèi)對應(yīng)位置后，就可以建立完整的詞向量模型了。
下面是兩個實現(xiàn)redis詞向量計算的示例Python代碼：
“`python
# 使用redis新建詞向量模型
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
words = [“happy”,”sad”,”angry”,”anxious”,”fearful”]
# 計算每個詞匯的向量
for word in words:
vector = somedatacomputation(word)
r.set(word, vector)
```python
# 從redis中提取詞向量
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
words = ["happy","sad","angry","anxious","fearful"]
# 根據(jù)詞匯提取其向量
for word in words:
vector = r.get(word)
以上就是Redis實現(xiàn)詞向量計算的方式。Redis的特性使其可以在較短的時間內(nèi)完成繁重的文本分析工作，使得詞向量計算更加高效。但是需要注意的是，由于Redis的內(nèi)存占用量較大，需要在使用的時候根據(jù)實際情況對內(nèi)存占用量進行管理，以免出現(xiàn)緩存溢出等問題。
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網(wǎng)頁題目：Redis實現(xiàn)高效的詞向量計算（redis詞向量）
網(wǎng)頁URL：http://fisionsoft.com.cn/article/coodsic.html
