将Doc2Vec引入文本相似度计算

# 1. **介绍**

- **1.1 Doc2Vec简介**
- **1.2 文本相似度计算的重要性**

在本章中，我们将首先介绍Doc2Vec模型的基本概念，然后探讨文本相似度计算在自然语言处理领域中的重要性。让我们一起深入了解。

# 2. 传统文本相似度计算方法

- **基于词袋模型的文本相似度计算**
- **TF-IDF在文本相似度计算中的应用**
- **Word Embeddings在文本相似度计算中的局限性**

# 3. **Doc2Vec模型简介**

#### 3.1 Doc2Vec原理与特点
Doc2Vec是一种基于Word2Vec模型的文档向量化方法，能够将整个文档转换为向量表示。与Word2Vec不同的是，Doc2Vec能够捕捉文档的语义信息，同时还保留了文档的上下文信息。

#### 3.2 PV-DBOW模型和PV-DM模型介绍
Doc2Vec主要有两种模型：PV-DBOW（Distributed Bag of Words）和PV-DM（Distributed Memory）。PV-DBOW模型通过输入上下文中的随机词来预测目标词，PV-DM模型则同时考虑上下文词和目标词。

#### 3.3 Doc2Vec与Word2Vec的区别
Doc2Vec与Word2Vec的最大区别在于Doc2Vec能够将整个文档转化为向量表示，而Word2Vec只能对单词进行向量化。另外，Doc2Vec在训练时需要加入文档标识，以区分不同文档的向量表示。

# 4. 将Doc2Vec引入文本相似度计算

在本章中，我们将探讨如何将Doc2Vec模型引入文本相似度计算中，以及其相比传统方法的优势和应用方式。

### 4.1 Doc2Vec在文本相似度计算中的优势

传统的文本相似度计算方法如基于词袋模型和TF-IDF存在