任务：基于 gensim 构建 doc2vec 模型并命名为doc2vec_stock进行保存

以下是基于 gensim 构建 doc2vec 模型并命名为 doc2vec_stock 进行保存的示例代码：

from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_news.csv')

# 将文本数据转化为标记化的文档
documents = [TaggedDocument(doc.split(), [i]) for i, doc in enumerate(data['news'])]

# 训练 doc2vec 模型
model = Doc2Vec(documents, vector_size=100, window=5, min_count=5, workers=4, epochs=20)

# 保存模型
model.save('doc2vec_stock')

在上述示例代码中，我们首先读取了一份股票新闻数据集，将其中的文本数据转化为标记化的文档，并使用 gensim 库中的 Doc2Vec 类构建了一个 doc2vec 模型，将其保存为 doc2vec_stock 文件。具体来说，我们将每个文档表示为一个标记（TaggedDocument）对象，其中包含了该文档的标记化文本和其对应的标签（在本例中，我们使用了其在数据集中的索引号）。然后，我们调用 Doc2Vec 类的构造函数，指定了模型的一些参数，如向量维度、窗口大小、最小词频和迭代次数等。最后，我们调用 save 方法将模型保存到本地磁盘。这样，在以后的使用过程中，我们可以直接从文件中加载该模型，而无需重新训练。