Python SVM分类任务中word2vec特征的输入格式是什么？

我在scikit学习中使用线性SVM做一个二进制分类任务。我使用名词性特征和词向量。我使用经过预训练的Google word2vec获得了单词向量，但是，我不确定SVM如何将单词向量作为一种特征处理。
似乎我需要将每个向量“拆分”为300个单独的特征（=300个向量维度），因为我无法将向量作为一个整体传递给SVM。但这似乎不对，因为向量应该被视为一个特征。
在这种情况下，表示向量的正确方法是什么？

许多特征的向量 从支持向量机的角度来看，单词向量的每个维度都是一个单独的数字特征——该向量中的每个维度表示一个数字度量，表示不同的东西

---

这同样适用于非支持向量机分类器。例如，如果你有一个神经网络，你的输入特征是长度为300的单词向量，并且（为了一个粗略的例子）有一点说明这个单词是否大写，那么你将连接这些东西，并将301个数字作为你的输入；您可以将该功能视为300个维度中的每个维度。

感谢您的快速响应！所以你想说我们必须采用word2vec功能的平均值。@BilalChandio不，我绝对不想这么说；我想让OP放心，是的，将向量“拆分”为300个独立的特征是合适的方法。我看不出答案中建议采用特征的平均值是什么，如果你能指出这种解释，我会改变答案来修正它。