Word2Vec和Doc2Vec模型详解及应用

本文深入讲解了Word2Vec和Doc2Vec模型,它们是用于文本向量化的重要工具,适用于文本分类、聚类、相似词推荐和推荐系统等。Word2Vec的CBOW和Skip-gram,以及Doc2Vec的DM和DBOW模型通过神经网络学习词和文档的向量表示。文中还提供了使用Python和Gensim库的示例代码。

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Word2Vec和Doc2Vec是基于神经网络的自然语言处理模型,用于将文本数据转换为向量表示。它们在文本挖掘、信息检索和推荐系统等领域具有广泛的应用。本文将详细介绍Word2Vec和Doc2Vec模型的原理,并提供相应的源代码示例。

  1. Word2Vec模型

Word2Vec模型是一种用于学习词向量表示的模型。它基于分布假设,即上下文相似的词在语义上也是相似的。Word2Vec模型有两种训练方式:Continuous Bag-of-Words(CBOW)和Skip-gram。

CBOW模型的训练目标是根据周围的上下文词预测当前目标词。它通过最大化预测目标词的条件概率来学习词向量。以下是使用Python和Gensim库实现CBOW模型的示例代码:

from gensim.models import Word2Vec

# 准备训练数据
sentences = [[
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