使用Python的KerasEmbedding()函数生成中文文本embedding向量

Keras的Embedding()函数可以用来生成文本中每个单词的嵌入向量。它将每个单词映射成一个固定长度的向量，这样可以用来训练神经网络模型处理文本数据。

首先，我们需要一个中文文本语料库来示例。我们可以使用THUCNews数据集中的一个文本分类子集。在这个例子中，我们将使用包含10个类别的新闻文本数据，每个类别包含数千篇新闻文章。

下面是一个使用Keras的Embedding()函数生成中文文本embedding向量的示例代码：

import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding

# 定义文本数据
texts = [
    "这是一个很好的产品",
    "这个手机性能不错",
    "这本书很有趣",
    "这个电视画质不太好",
    "这个电影非常精彩"
]

# 使用Tokenizer将文本转换为序列
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# 获取词汇表的大小
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1

# 对生成的序列进行填充，使它们具有相同的长度
max_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length)

# 定义神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 100, input_length=max_length))

# 编译模型
model.compile('rmsprop', 'mse')

# 获取文本的embedding向量
embeddings = model.predict(padded_sequences)
print(embeddings)

运行上述代码，将会输出每个文本序列的embedding向量。在这个示例中，我们将嵌入维度设置为100，并且将文本序列的最大长度设置为所有文本序列的最大长度。

注意：上述示例中的文本数据较短，仅用于演示目的。在实际应用中，为了获得更好的词向量表示，可以使用更大的语料库进行培训。