项目中使用了gensim计算帖子向量和相似度，model文件已经训练好，但是在运行的过程中发现，模型加载十分缓慢，需要大约1-2分钟，我们不能让用户等那么长时间，于是得想办法 想法，是否可以将其打包为api的方式，资源只需加载一次模型，然后利用即可，消耗小，速度快 查找各方资料比较中意 ...

Word2Vec 词向量的稠密表达形式（无标签语料库训练） Word2vec中要到两个重要的模型，CBOW连续词袋模型和Skip-gram模型。两个模型都包含三层：输入层，投影层，输出层。 1.Skip-Gram神经网络模型（跳过一些词） skip-gram模型的输入是一个单词wI ...

doc2vec使用说明（一）gensim工具包TaggedLineDocument gensim 是处理文本的很强大的工具包，基于python环境下： 1.gensim可以做什么？ 它可以完成的任务，参加gensim 主页API中给出的介绍，链接 ...

本篇博客是Gensim的进阶教程，主要介绍用于词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型在Gensim中的实现。 Word2vec Word2vec并不是一个模型——它其实是2013年Mikolov开源的一款用于计算词向量的工具。关于Word2vec更多的原理 ...

环境 Python3， gensim，jieba，numpy ，pandas 原理：文章转成向量，然后在计算两个向量的余弦值。 Gensim gensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式，gensim还实现 ...

，Doc2vec是一个无监督学习算法，该算法用于预测一个向量来表示不同的文档，该模型的结构潜在的克服了词袋模型的 ...

其中学习词向量的方法可利用，word2vec，具体使用我爱自然语言中介绍的很清楚，如下链接： http: ...

欢迎交流，转载请注明出处。 本文介绍gensim工具包中，带标签（一个或者多个）的文档的doc2vec 的向量表示。 应用场景： 当每个文档不仅可以由文本信息表示，还有别的其他标签信息时，比如，在商品推荐中，将每个商品看成是一个文档，我们想学习商品向量表示时，可以只使用商品的描述信息来学习商品 ...