doc2vec 该存储库包含Python脚本，用于使用训练doc2vec模型。 有关doc2vec算法的详细信息，请参见论文。 创建一个DeWiki数据集 Doc2vec是一种无监督的学习算法，并且可以使用任何文档集来训练模型。 文档可以是简短的140个字符的推文，单个段落（如文章摘要，新闻文章或书籍）中的任何内容。 对于德国人来说，一个好的基线是使用训练模型。 下载最新的DeWiki转储： wget http://download.wikimedia.org/dewiki/latest/dewiki-latest-pages-articles.xml.bz2 提取内容： wget http://medialab.di.unipi.it/Project/SemaWiki/Tools/WikiExtractor.py python WikiExtractor.py -c -b 2

主要用于文本的量化处理，非常适合计算文本的相似度以及文本分类，相比于tf-idf更优。

相似度计算，句向量，人工智能，文本抽取，深度学习，

doc2vec word2vec / doc2vec 教程和复习

Doc2Vec文本分类 文本分类模型，该模型使用gensim Doc2Vec生成段落嵌入，并使用scikit-learn Logistic回归进行分类。 数据集 25,000个IMDB电影评论，特别选择用于情感分析。 评论的情绪是二进制的（1表示肯定，0表示否定）。 与以下出版物相关联地收集了此源数据集： Andrew L. Maas, Raymond E. Daly, Peter T. Pham, Dan Huang, Andrew Y. Ng, and Christopher Potts. (2011). "Learning Word Vectors for Sentiment An

该存储库包含一些 python 脚本，用于使用段落向量或 doc2vec 训练和推断测试文档向量。 要求 Python2：预训练的模型和脚本都只支持 Python2。 Gensim：最好使用我的的 gensim； 最新的 gensim 稍微改变了它的 Doc2Vec 方法，因此不会加载预先训练的模型。 预训练的 Doc2Vec 模型 预训练的 Word2Vec 模型 为了重现性，我们还在维基百科和美联社新闻上发布了预训练的 word2vec skip-gram 模型： 目录结构和文件 train_model.py：用于训练一些玩具数据的示例 Python 脚本 infer_test.py：使用训练模型推断测试文档向量的示例 Python 脚本 toy_data：包含一些玩具训练/测试文档和预训练词嵌入的目录 模型超参数说明 sample ：这是对频繁词进行下采样的子采样阈值； 1

采用多种方法（LSA，TFIDF，Doc2Vec）建立新闻搜索系统，每个搭建一个模型，内含数据跟训练调用方法。

DOC2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。