根据语言序列平均词向量进行窗口中心性采样

窗口中心性采样是一种基于词向量相似度的采样方法，它选择与窗口中心词最相似的词作为采样结果。这种方法在自然语言处理中用于生成词汇表、文本摘要、关键词提取等任务。以下是实现窗口中心性采样的步骤：

1. 计算词向量：使用Word2Vec或其他词向量模型计算文本中每个词的向量表示。
2. 定义窗口：确定窗口的大小，例如，可以选择窗口大小为3的滑动窗口。
3. 计算窗口中心性：对于每个窗口，计算窗口中心词的向量与窗口中其他词的向量之间的余弦相似度。选择与窗口中心词最相似的词作为采样结果。 以下是一个简化的Python示例，展示了如何实现窗口中心性采样：

import numpy as np
# 假设我们有一些词向量
word_vectors = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
    [10, 11, 12],
    # 更多词向量...
])
# 定义窗口大小
window_size = 3
# 定义一个函数来进行窗口中心性采样
def window_centroid_sampling(word_vectors, window_size):
    sampled_words = []
    for i in range(len(word_vectors) - window_size + 1):
        window = word_vectors[i:i + window_size]
        # 计算窗口中心词的向量
        window_centroid = np.mean(window, axis=0)
        # 计算窗口中每个词与窗口中心词的余弦相似度
        cosine_similarities = np.dot(window, window_centroid) / (np.linalg.norm(window) * np.linalg.norm(window_centroid))
        # 选择与窗口中心词最相似的词
        sampled_word = window[np.argmax(cosine_similarities)]
        sampled_words.append(sampled_word)
    return sampled_words
# 进行窗口中心性采样
sampled_words = window_centroid_sampling(word_vectors, window_size)
print(sampled_words)

在这个示例中，我们首先定义了一个函数window_centroid_sampling，它接受词向量矩阵和窗口大小作为参数。函数遍历词向量矩阵，对于每个窗口，计算窗口中心词的向量与窗口中其他词的向量之间的余弦相似度。然后，它选择与窗口中心词最相似的词作为采样结果。