doc2vec_dbom

doc2vec_dbom是一种基于深度学习的文档表示模型，它结合了文档向量（doc2vec）和双向记忆网络（Bidirectional Memory Network，简称DBOM）。该模型旨在通过学习文档中的语义信息，将每个文档表示为一个固定长度的向量。与传统的词袋模型不同，doc2vec_dbom能够捕捉到文档中词语之间的顺序关系，从而更好地反映文档的主题和内容。此外，DBOM还具有长期记忆能力，可以有效地处理长文本和复杂的语义结构。总之，doc2vec_dbom是一种强大的文档表示方法，适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、信息检索等。