理解Doc2Vec的一些提示

启文

  Doc2Vec思想源于Word2Vec，Doc2Vec论文中只说明灵感来源于Word2Vec，但是没说明具体怎么实现，我对Word2Vec理解算比较深的了，看了老久没看懂论文Doc2Vec，怀疑是翻译能力问题，百度了一下中文的解释。然后还是在论文中的图解释上看懂了，注意力忽略了。

提示

  1）要看懂Doc2Vec必须先看懂Word2Vec，word2Vec原始论文很少有人看得懂，给我另外一篇文章简单易懂解释Word2Vec：
https://blog.youkuaiyun.com/LearnToPain/article/details/106587785
  2）Doc2Vec原始论文的下载路径：
https://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf

Doc2Vec

全论文就这张图是灵魂：

这下面是上图字母的部分解释：

解释

英文不想看？没关系，这里解释一下，
  $D$是一个矩阵，如果以文章为单位，矩阵的列数是文章数；如果以段落为单位，矩阵的列数是所有文章合并（串一起）后的段落数（如果只有一篇就不用合并了）；如果以句子为单位，矩阵的列数是所有文章所有句子的合并（串一起）后的句子数。每一列就是一篇文章（或者段落，或者句子）。
  $W$也是一个矩阵，和$D$不同，图中的3个$W$都是同一个矩阵，这个矩阵是记录所有的文章合并后的词的向量，换句话说就是列数就是总的词样个数（词去重后的个数）。

这里有个特殊说明：图中的 “the”、“cat”、“sat”，都是paragraph id 对应段落中的词。

理解到这里就已经很清楚了，结合Word2Vec的过程，就很容易理解向量是怎么训练出来的了。