比较容易发现对于高频词,Doc2vec和word2vec得到的词向量相似度会更接近,也比较符合逻辑因为高频词会在更多的doc中出现,因此受到document vector的影响会更小(被平均)。而相对越低频的词,doc2vec学到的词向量表达,会带有更多的主题信息。如果说word2vec是把语料里所有的document混在一起训练得到general的词向量表达,...
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...