NLP深学習GET語ベクトル

1、コード

デフ clean_text（テキスト、remove_stopwords = 偽）：
     "" " 
    数据清洗
    """ 
    テキスト = BeautifulSoup（テキスト、' html.parser ' ）.get_text（）
    テキスト = re.sub（R ' [^-ZA-Z] ' '  ' 、テキスト）
    ワード = text.lower（）スプリット（）。
     もしremove_stopwords：
        言葉 = [W ための W における単語場合 W ない でeng_stopwords]
     戻り単語

DEFto_review_vector（レビュー）：
     "" " 
    获取词向量
    """ 
    グローバルword_vecの
    
    見直し = clean_text（レビュー、remove_stopwords = TRUE）
    ＃の印刷（レビュー）
    ＃の言葉= nltk.word_tokenize（レビュー） 
    word_vec = np.zeros（（1300 ））
     以下のための単語でレビュー：
         ＃word_vec = np.zeros（（1300））
        であれば言葉でモデル：
            word_vec + = np.array（[モデル[ワード]） 
     ＃1 プリント（word_vec.mean（軸= 0））
    戻り PD。シリーズ（word_vec.mean（軸= 0））