在自然语言处理领域，句子向量是捕捉句子语义的一种重要技术手段。简单来说，句子向量就是将自然语言中的句子转换成高维空间中的点，这个点能够代表原句子的语义信息。 详细地讲，句子向量通过复杂的数学模型和算法，如词袋模型、词嵌入技术（Word Embedding），或是更深层次的神经网络模型如长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等，将句子中的词汇映射为数值，再通过某种组合方式，如求和、平均或更复杂的变换，得到一个固定维度的向量。 这种向量化的过程不仅压缩了信息，而且让计算机能够理解和处理语言数据。例如，通过计算两个句子向量之间的距离，我们可以评估它们之间的语义相似度。这在诸如文本分类、情感分析、机器翻译等众多应用中都起到了关键作用。 总结来说，句子向量是对句子的一种高效、简洁的数字表达，它让我们能够以量化的方式处理和分析自然语言，推动了自然语言处理技术的进步。