尽管当前提供的引用并未直接提及讯飞星火的 Spark Lite API 或其具体实现细节，但可以基于常见的文本向量化方法以及 Spark 的 RDD 和 DataFrame API 来构建类似的 Python 实现方案。以下是通过模拟的方式展示如何利用 Spark 进行文本向量化的代码示例： ### 文本向量表示的 Python 代码示例 假设我们有一个简单的文本列表，并希望将其转换为向量形式以便进一步处理。 ```python from pyspark import SparkContext import numpy as np # 初始化 Spark 上下文 sc = SparkContext("local", "TextVectorRepresentation") # 原始数据：一组字符串 data = ["dog tiger lion cat panther eagle", "elephant giraffe zebra monkey", "shark dolphin whale"] # 将数据并行化为 RDD rdd = sc.parallelize(data) # 转换每条记录为单词列表 words_rdd = rdd.map(lambda line: line.split()) # 构建词频统计表 word_count_rdd = words_rdd.flatMap(lambda words: [(word, 1) for word in words]) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 获取词汇表及其索引映射 vocab_list = word_count_rdd.keys().collect() vocab_index_map = dict(zip(vocab_list, range(len(vocab_list)))) # 定义函数将每个文档转化为向量 def document_to_vector(words, vocab_size, vocab_index_map): vector = np.zeros(vocab_size) for word in words: if word in vocab_index_map: index = vocab_index_map[word] vector[index] += 1 return vector.tolist() # 计算每个文档的向量表示 vectorized_rdd = words_rdd.map(lambda words: document_to_vector( words, len(vocab_list), vocab_index_map)) # 收集结果 result = vectorized_rdd.collect() print(result) ``` 上述代码实现了以下功能： 1. **初始化 Spark Context** 并加载输入数据作为 RDD[^1]。 2. 对原始文本进行预处理，分割成单词列表。 3. 统计全局词频以建立词汇表。 4. 使用 `document_to_vector` 函数将每个文档映射到一个固定长度的向量上，其中向量中的每一维对应于某个特定词语的出现次数。 此过程类似于传统的 Bag-of-Words 方法，但它可以在分布式环境中高效运行。 --- ###