word2vec模型程序

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词向量训练Word2Vec是Google的开源工具，可以将文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，通过计算词与词之间的余弦值来计算每两个向量的空间相似度，从而表达文本的语义相似度。我们使用gensim中的Word2Vec建立词向量模型，训练上一步提取的词，使词在空间中表达。词向量使用我们能看到的类似于“环境”的词。

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word2vec这个代词不仅仅是一个计算机软件，对于一个不太懂软件的人来说也是陌生的，但是我从朋友那里了解了很多，所以我觉得计算两个句子之间的相似度，定义句子之间的相似度是这个问题的关键。word2vec，作为向量叠加的平均值处理；然后Mikolov等人也提出了doc2vec来处理向量这个词，但基本思路并不遥远。我在实践中尝试过这些方法，可能会有一些效果。

因为训练模式没有一个很好的评测基准，我觉得单词模拟不是很常见，这个模型是主观的。在中文语境下，通过适当调优对结果有重要影响的参数，我认为是窗口大小和最小值，而word2vec的结果可以看出doc2vec的结果很差，尤其是在长句文章中。在文档层面，我认为doc2vec不够健壮，不足以支持产品。它不如LSI或简单的tfidf健壮。