word2vec用在分词之后，LDA建模之前可以吗

是的，Word2Vec可以用于分词后的文本数据，为每个词汇生成向量表示。这些向量可以被用于训练LDA模型，以便获取更好的主题分布。 Word2Vec和LDA都是现代文本分析中常用的技术。 Word2Vec为每个词汇生成一个向量表示，而LDA则用于发现在文本中存在哪些主题以及它们的分布。将这两个技术结合起来可以提高主题建模的效果。

相关问题

word2vec在分词之前还是分词之后

word2vec一般是在分词之后进行训练的。因为word2vec需要输入文本作为语料库，而分词之前的文本是未经处理的连续字符序列，无法直接用于训练。因此，在使用word2vec之前，需要对文本进行分词处理，将其转化为一个个离散的词语，然后再进行训练。当然，也有一些研究者探索了在分词之前使用word2vec的方法，但这种方法并不常见。

word2vec是分词技术吗

Word2vec并不是一种分词技术，它是一种用于将单词表示为向量的技术。具体来说，Word2vec使用神经网络模型将每个单词映射到一个固定长度的向量上，这个向量能够表示单词的语义和上下文信息。Word2vec是一种预训练模型，通常需要在大规模文本语料库上进行训练，然后可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、自然语言生成等。分词是自然语言处理中的一个基础技术，用于将文本划分成更小的单元，例如单词或子词，以便进行后续处理。