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我正在尝试实现 doc2vec，但我不确定如果我有预训练的 word2vec 向量，模型的输入应该是什么样子。
问题是，我不确定理论上如何将预训练的 word2vec 向量用于 doc2vec。我想，我可以用向量预填充隐藏层，然后用随机数填充隐藏层的其余部分
另一个想法是使用向量作为单词的输入而不是单热编码，但我不确定文档的输出向量是否有意义。
感谢您的回答!
最佳答案
您可能认为 Doc2Vec(又名 Mikolov/Le 的“段落向量”算法)需要词向量作为第一步。这是一个普遍的信念，也许有些直观，类似于人类学习新语言的方式:先理解较小的单位，然后再理解较大的单位，然后从较小的单位组成较大的单位。
但这是一个常见的误解，而 Doc2Vec 并没有这样做。
一种模式，纯 PV-DBOW(gensim 中的dm=0)，根本不使用传统的每字输入向量。而且，这种模式通常是训练速度最快、表现最好的选项之一。
另一种模式，PV-DM(gensim 中的dm=1，默认)确实利用相邻的词向量，并以类似于 word2vec 的 CBOW 模式的方式与文档向量结合使用– 但它需要的任何词向量都将与文档向量同时进行训练。它们没有在单独的步骤中首先进行训练，因此没有一个简单的拼接点可以让您从其他地方提供词向量。
(您可以将skip-gram单词训练混合到PV-DBOW中，并在gensim中使用dbow_words=1，但这将在交错的共享模型过程中从头开始训练单词向量.)
在某种程度上，您可以使用来自其他地方的词向量预先播种模型，但它不一定会改善结果:它很容易使它们的质量出现偏差或更糟。在一些幸运的管理良好的情况下，它可能会加速模型收敛，或者是一种强制向量空间与早期向量集兼容的方法，但并非没有额外的陷阱和警告。原始算法或详细描述的实践的一部分。
关于python - 如何在 doc2vec 模型中使用预训练的 word2vec 向量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54762478/
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