怎么用Google中文预训doc2vec

要使用Google中文预训练的doc2vec模型，你可以按照以下步骤进行：

1. 下载预训练模型：你可以在Google官方的GitHub页面上找到预训练的doc2vec模型。下载链接：https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst/blob/master/courses/machine_learning/deepdive/09_sequence/3_doc2vec.ipynb

2. 安装所需的依赖：确保你的环境中已经安装了所需的Python库，如gensim和numpy。

3. 加载预训练模型：使用gensim库中的KeyedVectors.load_word2vec_format()函数加载预训练的doc2vec模型。示例代码如下：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/pretrained_model.bin', binary=True)

请将`'path/to/pretrained_model.bin'`替换为你下载的预训练模型的路径。

4. 使用模型进行推断：一旦加载了预训练模型，你可以使用它进行推断，如计算文档之间的相似性、找到与特定文档最相似的文档等。示例代码如下：

# 计算文档之间的相似性
similarity = model.similarity('doc1', 'doc2')

# 找到与特定文档最相似的文档
similar_docs = model.most_similar('doc', topn=5)

请将`'doc1'`、`'doc2'`和`'doc'`替换为你想要比较或查找相似性的文档。

这些是使用Google中文预训练的doc2vec模型的基本步骤。你可以根据自己的需求进一步探索和使用这个模型。