文本

2、语义向量化：着重于对文本的语义进行表示和量化。

因此，在自然语言处理中，通常需要使用其他技术来进一步理解文本的语义，例如词向量、深度学习模型等。

然而，向量只是一种表示文本的方式，它们并不能完全反映文本的语义。

语法向量化有助于处理文本的结构和语法关系，语义向量化可用于理解文本的语义含义，而语用向量化可用于捕捉文本的语用信息。

语义理解是自然语言处理的一个重要任务，它涉及到对文本的理解、推理和解释。

在文本处理中，向量通常是将文本转换为数字形式的结果，以便进行计算和分析。

在文本处理中，通常将文本转换为向量形式，以便进行计算和分析。

向量化可以帮助处理和分析大量的文本数据，并且在许多自然语言处理任务中具有重要的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

通过对语法token、语义token和语用token的分析和理解，自然语言处理系统可以更好地解析和理解语言，实现诸如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。