将处理好的新闻文本语料（文件夹），使用Doc2Vec 模型实现文本向量化的代码

在Python中，我们可以使用`gensim`库中的`Doc2Vec`模型来进行文本向量化。首先，你需要安装`gensim`库，如果还没有安装，可以使用`pip install gensim`命令。

以下是一个简单的示例，假设你已经有一个包含新闻文本的文件夹，并且每个文件都代表一篇新闻：

from gensim.models import Doc2Vec
import os

# 读取文件夹路径
folder_path = 'your_news_folder'

# 获取文件列表
file_list = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path)]

# 加载所有文本到一个大字符串列表
texts = []
for file in file_list:
    with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        texts.append(f.read())

# 定义模型参数
vector_size = 100  # 文本向量维度
window = 5  # 序列窗口大小
min_count = 1  # 单词频率阈值
epochs = 30  # 训练迭代次数

# 初始化并训练Doc2Vec模型
model = Doc2Vec(texts, vector_size=vector_size, window=window, min_count=min_count, epochs=epochs)

# 现在你可以通过模型['doc_id']获取对应的文档向量
doc_vectors = {i: model.docvecs[i] for i in range(model.docvecs.doctags.shape[0])}

# 使用得到的向量进行后续分析，比如相似度计算、聚类等

注意，这只是一个基础版本的代码，实际应用中可能需要对文本进行预处理（如分词、去除停用词等），并且训练过程可能需要较长的时间，尤其是对于大规模的数据集。