一种环保领域文本词向量化方法及相关系统

本发明提供了一种环保领域文本词向量化方法及相关系统，属于自然语言处理领域。包括如下步骤：获取环保领域文本数据并建立词汇库；基于建立的词汇库构建共现列表，利用动态权重函数计算共现列表中每个单词对的权重值，通过GLOVE模型对权重值高的单词对进行词向量化，生成初始的词向量；基于生成的初始的词向量训练M3E模型，通过In‑batch负采样对比学习和跨模态损失函数联合优化M3E模型，对M3E模型进行优化训练；将文本数据输入训练好的M3E模型，生成文本词向量。通过使用GLOVE模型和M3E模型综合进行词向量化，提供了更丰富的语义信息，能够捕捉单词间的统计关系和单词在不同语境的细微差别。