word2vec文本分类

Word2Vec 是一种用于将单词表示为连续向量的算法，它可以将自然语言中的单词映射到低维向量空间。这种表示方法在文本分类任务中非常有用。

在使用 Word2Vec 进行文本分类时，首先需要构建一个词汇表，并将每个单词映射到对应的向量。可以使用预训练的 Word2Vec 模型，也可以在特定任务的语料库上训练自己的 Word2Vec 模型。

一种常见的方法是使用 Word2Vec 将每个单词的向量表示相加或平均，得到整个文本的向量表示。然后，可以将这些向量输入到分类器中进行训练和预测。

另一种方法是使用 Word2Vec 的向量表示作为特征，结合其他特征，如词频、文本长度等，来训练分类器。

需要注意的是，Word2Vec 只提供了单词级别的向量表示，如果需要考虑句子或文档级别的语义信息，可以使用更高级的模型，如 Doc2Vec 或 Transformer。