doc2vec 相较于 word2vec 的优点和缺点

Doc2Vec和Word2Vec是两种常用的词嵌入（word embedding）模型，都是基于神经网络的无监督学习算法。它们有以下优点和缺点：

优点：
1. 上下文信息丰富：Word2Vec只能将每个单词映射到向量表示，而Doc2Vec可以将整个文档（段落、句子等）映射到向量表示，捕捉了更丰富的语义信息。
2. 文档相似度计算：由于Doc2Vec将文档映射到向量空间，可以通过计算向量间的余弦相似度来衡量文档之间的相似度。
3. 零样本学习：Doc2Vec可以对未见过的文档进行向量化，即使在训练数据中没有出现过。

缺点：
1. 计算复杂度：相比Word2Vec，Doc2Vec的计算复杂度更高，因为它需要额外处理文档级别的信息。
2. 数据量要求：Doc2Vec对于大规模数据集的表现更好，因为需要充足的数据来学习文档级别的语义信息。
3. 参数调优：Doc2Vec的性能受到参数设置的影响较大，需要进行合适的参数调优才能达到最佳效果。

总体而言，相对于Word2Vec，Doc2Vec在处理文档级别的语义信息上更具优势，能够更好地应对文本分类、文档检索等任务。然而，具体使用哪种模型还需要根据具体的应用场景和数据集来选择。