我们对比下Doc2vec和Word2vec得到的文本向量,在召回相似文本上的表现。先看短文本,会发现word2vec和doc2vec表现相对一致,召回的相似文本一致,因为对短文本来说上下文信息的影响会小。 在长文本上(文本太长不方便展示,详见JupyterNotebook),word2vec和doc2vec差异较明显,但在随机选取的几个case上,并不能明显感知...
因此,无论是API的参数接口还是调用文本向量的方式,doc2vec与word2vec都极为相似。 主要的区别是在对输入数据的预处理上。Doc2vec接受一个由LabeledSentence对象组成的迭代器作为其构造函数的输入参数。其中,LabeledSentence是Gensim内建的一个类,它接受两个List作为其初始化的参数:word list和label list。 from gensim...