是tf-idf和lda结合合适还是word2vec和lda结合合适？

TF-IDF和LDA以及Word2Vec和LDA都是常用的文本分析技术，它们都可以用来提取文本的主题信息。但是，它们的实现方式和目的有所不同。

TF-IDF是一种基于词频的统计方法，用于评估一个词在文档中的重要程度。它可以用于文本分类、信息检索和关键词提取等任务。LDA是一种基于概率模型的主题模型，通过对文本进行分析，可以将文本转化为主题-词分布和文档-主题分布两个概率分布，从而实现文本主题的提取和分类。

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量模型，将每个词映射到一个高维空间中的向量表示，从而能够在语义上更好地捕捉词之间的关系。它可以用于文本分类、信息检索和关键词提取等任务。

综上所述，TF-IDF和LDA更适合处理短文本或者文本分类任务，而Word2Vec和LDA更适合处理长文本或者文本相似性计算任务。因此，选择哪种方法需要根据具体的应用场景和任务需求来决定。如果任务需要提取文本的主题信息，可以考虑使用LDA和TF-IDF结合，如果需要进行文本相似性计算，可以考虑使用Word2Vec和LDA结合。