反极域（Inverse Polarity）是一种在自然语言处理中常用的文本表示方法，它将文本中的每个词都表示为一个向量，向量的每个元素表示该词在某个特征上的极性。如果该特征的极性为正，则该元素为正；如果该特征的极性为负，则该元素为负；如果该特征没有明确的极性，则该元素为0。
在Python中，可以使用Gensim库来实现反极域表示。以下是一个简单的示例代码：
python复制代码
import gensim
# 加载预训练的Word2Vec模型
model = dels.KeyedVectors.load_word2vec_format('path/del', binary=True)
# 将文本转换为向量表示
text = "This is a positive sentence."正则化相位跟随代码
vector = model.wv['positive'] - model.wv['negative']
# 将向量表示转换为文本表示
words = ['positive', 'negative']
polarity = [(model.wv[word] - vector).argmax() for word in words]
print(polarity) # 输出：1, -1
在这个示例中，我们首先加载了一个预训练的Word2Vec模型，然后使用该模型的词向量来表示一个正面的句子。我们将一个表示正面极性的向量和一个表示负面极性的向量相减，得到一个反极域向量。最后，我们将反极域向量转换回文本表示，得到每个词的极性。

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