spacy - token不是OOV，但没有向量

Spacy是一个流行的自然语言处理（NLP）库，用于处理文本数据。它提供了一套功能强大的工具，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。

在Spacy中，token是文本中的一个基本单位，可以是一个单词、一个标点符号或者一个数字等。每个token都有一个对应的向量表示，这个向量表示可以用于计算文本之间的相似度、进行文本分类等任务。

当一个token不是OOV（Out of Vocabulary）时，意味着它在训练Spacy模型时已经出现过，有对应的向量表示。但是，有时候某些token可能没有对应的向量表示，这可能是因为它在训练数据中出现的频率较低，或者是因为它是一个特殊的符号或者缩写词。

对于没有向量表示的token，Spacy会使用一个默认的向量来表示它，这个向量通常是一个全零向量。这样做的目的是为了保持整个文本的向量表示的维度一致，方便后续的计算和处理。

虽然没有向量表示的token可能无法提供具体的语义信息，但它们仍然可以在一些任务中发挥作用，比如词性标注或者句法分析。此外，Spacy还提供了一些方法，可以用于判断一个token是否有向量表示，以及获取具体的向量数值。

对于Spacy的具体使用和更多细节，你可以参考腾讯云的自然语言处理（NLP）相关产品，例如腾讯云的自然语言处理（NLP）平台，该平台提供了一系列基于云计算的自然语言处理服务，包括分词、词性标注、命名实体识别等功能。你可以通过以下链接了解更多信息：

腾讯云自然语言处理（NLP）平台：https://cloud.tencent.com/product/nlp