在自然语言处理（NLP）中，将文本字符串转换为句子特征向量是关键步骤，它对于NLP的下游任务，如文本分类、情感分析、意图推断等都至关重要。获取句向量的方法主要有两种：通过词向量后处理得到句向量和直接得到句向量。
- 词向量后处理得到句向量：词向量技术是NLP领域中一种基础的技术，它可以将一个词语转换为固定维度的向量。然而，词向量技术只是将单个词语转换为向量，那么如何将多个词语组成的句子的向量呢？通过对词向量进行后处理可以得到句向量。一种常见的方法是以每个词的tf-idf为权重，对所有词的word vector加权平均，从而获得sentence embedding。这种方法的优点是计算速度较快，但缺点是忽略了词序，在一些对词语顺序比较敏感的任务中，如情感分析等，效果不佳。
- 直接得到句向量：另一种获取句向量的方法是直接得到。这种方法从词的向量出发，考虑如何从词的向量得到句子的向量。首先选出一个词库，然后用某种算法（如word2vec）跑出所有词的向量。对于每一个句子，构造一个与词库大小相同的向量，向量的每一维是该维对应的词和该句子中每一个词的相似度的最大值。这种方法实际上是bag of words的一个扩展，对于“我喜欢用苹果手机”这么一句话对应的向量，会在“三星”、“诺基亚”、“小米”、“电脑”等词上也会有比较高的得分。这种做法对于bag of words的稀疏性问题效果非常好。
以上是获取句向量的两种主要方法，具体使用哪种方法需要根据实际任务的需求和数据的特性来决定。同时，随着深度学习技术的发展，一些新的方法如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和变压器（Transformers）也被广泛应用于获取句向量的任务中。这些方法可以从更加复杂的层面理解语言的内在结构，进一步提高句向量的质量，为各种NLP任务提供更好的支持。
在自然语言处理领域，将文本字符串转换为句子特征向量是一项重要的任务。通过深入理解获取句向量的方法和技术，我们可以更好地应对各种NLP任务的需求，提高自然语言处理的效果和质量。