我有一个问题：
我有很多文档，每一行都是由某种模式构建的。
当然，我有这一系列的图案。
我想创建一些向量空间，然后通过某种规则来向量这个模式（我还不知道这个规则是什么......） - 即使这个模式像我的向量空间的“质心”。
然后向量当前文档的每一行（再次按照此规则）并计算该行的最近质心（即两个向量之间的距离的最小值）。
我不知道我该怎么做？
我了解 sklearn 库和 CountVectorizer/TfidfVectorizer/HashingVectorizer - 但这取决于词汇量大小。但是，同样，我有很多文档，这就是为什么词汇表中的单词太多（如果这样做，但在下一个新文档中，它可能是该词汇表中没有的新单词。就是这样解决我的问题的错误方法）
Keras 库及其文本预处理也无法解决我的问题二。前任。 “one hot” 将文本编码为大小为 的单词索引列表。但每个文档可能有不同的大小，当然还有顺序。这样比较两个向量可能会给出很大的距离，但实际上这个向量（由这个向量编码的单词）非常相似。
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