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内容词向量 doc2vec

2024-01-19 15:00 君语贤doc2vec内容词向量

内容词向量 doc2vec

Doc2Vec(Paragraph Vector)是一种用于将文档映射到向量空间的算法,它是Word2Vec的扩展,能够学习文档级别的向量表示。Doc2Vec模型是由Quoc Le等人于2014年提出的,它通过训练神经网络来学习每个文档的固定长度的向量表示。

Doc2Vec有两个主要的模型架构:Distributed Memory (DM) 和 Distributed Bag of Words (DBOW)。以下是这两种模型的简要介绍:

1、Distributed Memory (DM)

  • 在这个模型中,每个文档被映射到一个固定长度的向量,同时在学习词向量的过程中,保留了全局的上下文信息。

  • 模型的输入包括一个文档的词序列和该文档的标签。标签用于区分不同的文档。

  • 训练时,模型尝试通过上下文中的词来预测目标词,同时也使用文档的标签信息。

2、Distributed Bag of Words (DBOW)

  • 在这个模型中,文档标签被用作上下文信息,但不考虑具体的词序列。

  • 模型的目标是通过文档标签来预测文档中的任意一个词。

  • DBOW 模型更注重文档整体的语义信息,而不关心词的顺序。

Doc2Vec的训练过程与Word2Vec相似,都是通过反向传播算法进行的。在训练过程中,通过最小化损失函数,模型学习得到每个文档的向量表示,使得在向量空间中相似的文档在距离上更接近。

Doc2Vec模型的向量表示在文本挖掘任务中得到了广泛应用,例如文档相似性计算、文本分类、信息检索等。通过学习文档级别的向量表示,Doc2Vec使得计算文档之间的语义相似性更为方便。

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