java计算词向量通过模型

Question

java计算词向量，目前想法是调用SentenceTransformers的encode方法将文本动态编码为向量，也可以用其他的模型，不一定要这个模型，可以用java适配性高的模型。

Answer 1

由人工智能和答主提供，可以参考如下，如果回答的不正确，及时评论区回复，我追加回答，谢谢。

你可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来实现这个功能。首先，你需要安装这两个库：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

接下来，你可以使用以下代码来实现你的需求：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_journal_info(journal_code):
    url = f'https://www.example.com/bin/{journal_code}'  # 请替换为实际的网址
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 根据网页结构解析期刊信息
    first_author = soup.find('div', {'class': 'first-author'}).text.strip()
    corresponding_author = soup.find('div', {'class': 'corresponding-author'}).text.strip()
    institution = soup.find('div', {'class': 'institution'}).text.strip()
    nationality = soup.find('div', {'class': 'nationality'}).text.strip()
    research_direction = soup.find('div', {'class': 'research-direction'}).text.strip()
    representative_work = soup.find('div', {'class': 'representative-work'}).text.strip()
    author_homepage = soup.find('div', {'class': 'author-homepage'}).text.strip()

    return {
        '期刊号': journal_code,
        '第一作者': first_author,
        '通讯作者': corresponding_author,
        '机构': institution,
        '国籍': nationality,
        '研究方向': research_direction,
        '代表成果': representative_work,
        '作者主页地址': author_homepage
    }

def main():
    journal_codes = input('请输入期刊号，用逗号分隔：').split(',')
    journal_infos = []

    for code in journal_codes:
        info = get_journal_info(code.strip())
        journal_infos.append(info)

    df = pd.DataFrame(journal_infos)
    df.to_excel('journal_info.xlsx', index=False)
    print('已将结果导出到journal_info.xlsx文件中。')

if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，你需要根据实际的网址和网页结构修改代码中的相关部分。此外，这个示例代码仅适用于单个期刊号的情况，如果你需要处理多个期刊号，可以将它们存储在一个列表中，并在main函数中遍历该列表。