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。
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。
- 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 = [["I",
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