Doc2Vec 相似度 - Python

图片来源: https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/

简介

Doc2Vec，译作“文档到向量”，是一种将文档表示为向量的深度学习方法。它使用了与 Word2Vec 类似的方法，通过将文档转换为向量，使得可以度量两个文档之间的相似性。

在 Doc2Vec 中，每个文档都被映射为一个固定长度的向量。因此，可以通过计算两个向量之间的距离来判断文档之间的相似性。

与 Word2Vec 类似，Doc2Vec 也有两种模型：DBOW (Distributed Bag of Words) 和 DM (Distributed Memory)。DBOW 模型将文档视为一个“袋子”中的单词，而 DM 模型则将文档视为一个单词序列。在训练过程中，每个单词都被映射到一个向量上，这些向量随着模型的训练而更新。最终，每个文档都被映射为一个向量，这个向量表示这个文档所包含的语义信息。

安装

在 Python 3 下使用 gensim 库可以轻松地实现 Doc2Vec。

安装 gensim：

!pip install gensim

导入 gensim：

import gensim

使用方法

数据准备

在使用 Doc2Vec 进行文档相似度计算前，需要将文档转换为符合 gensim 要求的格式。即，将文档转换为一个标记化（tokenized）的列表并将其与唯一的 ID 相关联。例如：

train_documents = [
    gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(gensim.utils.simple_preprocess(doc), [i])
    for i, doc in enumerate(train_documents_raw)
]

训练模型

使用 Doc2Vec 类来训练模型：

model = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(vector_size=50, min_count=2, epochs=40)
model.build_vocab(train_corpus)
model.train(train_corpus, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

在这个例子中，我们设置了向量的维度为 50，最小单词数量为 2，训练周期数为 40。

相似度计算

计算两个文档之间的相似度可以使用 Doc2Vec 类中的 similarity 方法。例如：

similarity = model.docvecs.similarity_unseen_docs(model, test_doc, another_doc, alpha=0.1, min_alpha=0.0001, steps=5)

在这个例子中，我们计算了 test_doc 和 another_doc 之间的相似度。alpha、min_alpha 和 steps 参数是可选的，可以在计算相似度时使用。

结论

通过 Doc2Vec，我们可以将文档表示为向量，并计算它们之间的相似度。这项技术可以应用于许多自然语言处理任务中，如文档聚类、检索和分类等。

参考资料

• 文档到向量（Doc2Vec）模型详解
• gensim documentation