17、Word2Vec、Doc2Vec 与 Gensim：文本向量化的多元探索

Word2Vec、Doc2Vec 与 Gensim：文本向量化的多元探索

在自然语言处理领域，将文本转化为向量表示是许多任务的基础，如聚类、分类等。Gensim 作为一个强大的工具，为我们提供了多种实现文本向量化的方法，包括 Word2Vec、Doc2Vec 以及其他多种词嵌入技术。下面我们将详细介绍这些技术的原理、使用方法及应用场景。

1. Doc2Vec：文档的向量表示

在各种文本处理任务中，将文档表示为向量至关重要。以往我们使用过多种向量表示技术，如主题建模、TF - IDF 和词袋模型等。而 Doc2Vec 是在 Word2Vec 基础上发展而来的，它能够利用 Word2Vec 的语义理解能力，将文档表示为向量，并且可以在任意维度上进行训练。

1.1 Doc2Vec 的训练方法

Doc2Vec 主要有两种训练方法：分布式内存版本的段落向量（PV - DM）和分布式词袋版本的段落向量（PV - DBOW）。这两种方法是 Word2Vec 中 CBOW 和 Skip Gram 模型的变体，通过添加标签或 ID 将上下文的概念扩展到段落。

1.2 使用 Gensim 实现 Doc2Vec

Gensim 的 Doc2Vec 实现与普通语料输入有所不同，它需要标签或标记作为输入。我们可以使用 gensim.models.doc2vec.LabeledSentence 或 gensim.models.doc2vec.TaggedDocument 来实现。

以下是使用 Lee 新闻语料库进行训练的具体步骤：
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