参考文献：Distributed Representations of Sentences and Documents
Doc2vec的思想是建立在word2vec的基础上，认为一个单词对语句的贡献不仅在于自身的向量，还有一个共同的向量paragraph matrix来进行学习,主要思想如下图所示：
相对于word2vec，doc2vec也有两个版本，上面的是skip-gram的版本，下面的是CBOW版本：
总体上，训练过程中的步骤有两步：
1. 通过训练得到单词向量，以及多分类（softmax）参数变量，还有当前的doc 向量
2. 是通过已经训练好的单词向量和多分类参数变量，来得到新的段落或者语句的向量：方法是在保持单词向量和分类参数变量不变的情况下，利用后向传播算法学习出新的段落向量。
本文结构： Doc2Vec 有什么用 两种实现方法 用 Gensim 训练 Doc2Vec Doc2Vec 或者叫...
参考文献：Distributed Representations of Sentences and Documen...
Terminology word2vec： doc2vec embedding： User profile R: ...
BERTopic doc2vec (sentence BERT) doc_emb reduce dimension...
造成这个原因是因为Doc2Vec是不关注vocab的顺序的 word_vocabs = [model.vocab[...
Task1: deep learnng 5p(1.5h) Task2: doc2vec code Task3: s...
以下代码用到了 gensim 包和 pandas 包， 可以参考另一篇文章 word2vec 更好的理解本文的代码...
介绍 论文： https://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.p...
数据预处理以及Doc2Vec过程 模型训练之前需要对数据进行预处理，毕竟文本信息很难直接用来拟合。除了简单易懂的O...
由于最终的结果要求在前端进行简单的输入测试，因此需要一个api提供doc2vec的调用。 1.数据清洗 def c...
本文标题：Doc2vec笔记
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hoiplxtx.html
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