Word2Vec和Doc2Vec模型：原理、应用及代码示例

随着自然语言处理的发展，词向量模型成为了一种重要的技术手段。Word2Vec和Doc2Vec是两种常用的词向量模型，它们可以将文本中的词语表示为连续向量，从而实现文本的语义建模和相似度计算。本文将详细介绍Word2Vec和Doc2Vec模型的原理、应用，并给出相应的源代码示例。

一、Word2Vec模型

Word2Vec模型是通过训练神经网络来学习词向量的一种方法。它有两种不同的训练方法：Skip-gram和CBOW。Skip-gram模型是通过当前词预测上下文词的概率分布，而CBOW模型则是通过上下文词预测当前词的概率分布。

在Word2Vec模型中，词向量的训练目标是使得具有相似上下文的词在向量空间中距离较近。如下是一个简单的Word2Vec训练代码示例：

import gensim
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I",<