doc2vec

doc2vec是一种用于生成词向量的模型，它可以将文档表示为固定长度的向量。这种模型由Google在2013年提出，主要用于自然语言处理任务，如文本分类、聚类和信息检索等。doc2vec的核心思想是利用文档中单词的上下文关系来学习文档的语义信息。它有两种训练方式：分布式词向量（DBOW）和连续词袋模型（CBOW）。DBOW通过随机选择文档中的单词进行训练，而CBOW则通过预测单词的上下文来训练。doc2vec的优点是可以处理大量无标签数据，并且能够捕捉到单词之间的复杂关系。然而，它的训练过程需要大量的计算资源，并且对于长文本的处理效果不佳。