Python doc2vec文本向量化

在Python中，doc2vec是一种用于将文档（文本片段）转换为固定长度向量的技术，它基于GloVe和Word2Vec算法。以下是doc2vec文本向量化的基本步骤[^1]：

1. **安装与导入库**:

   from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument

2. **准备数据**:
- 将文本分割成单个单词或标记（TaggedDocument）:

   documents = [TaggedDocument(words=word_tokenize(text), tags=[str(i)]) for i, text in enumerate(corpus)]

3. **创建Doc2Vec模型**:

   model = Doc2Vec(documents, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

4. **训练模型**:

   model.build_vocab(documents)
   model.train(documents, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)

5. **文本向量化**:
对于新的或已知的文档，可以使用`infer_vector`方法获取向量表示:

   vector = model.infer_vector(word_tokenize("我 喜欢 使用 Python"))

通过这些步骤，你可以得到文档的低维向量表示，这有助于执行诸如文本分类、聚类或相似性搜索等NLP任务。