词移距离（WMD）算法理解注意点

  本文参考不抄袭：文本相似度度量——词移距离（WMD）
  看了下论文From Word Embeddings To Document Distances

主要有三点：

1. Word2Vec计算词间距$c(i,j)$；
2. nBOW词袋法计算的词频概率参与计算，为能得到第i个词的$d_i$；
3. 线性规划计算单个文本到另外一个文本的转移矩阵$T_{ij}$；

也就是对于要对比的两个文本，词嵌入一个矩阵，词袋法一个矩阵，最后计算求得$T_{ij}$，进而计算问题转成 线性规划计算，具体见论文。