样本上海市消防工程施工合同示范文本.doc下载

weixin_39821526 2022-03-19 10:34:25

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本次实验将分别对中文和英文文本进行Doc2Vec分析，其中中文数据集为新闻数据集，包含新闻的类型和内容（数据集来源于天池网）英文数据集为某一研究领域的英文文献，包含论文标题和摘要（数据集来源于Kaggle）本次实验案例分别使用Doc2Vec对中英文文本内容进行分析，其中可以看出中英文的差距就是在分词那块，其他板块都是一样的套路，同时本次实验只是Doc2Vec的入门使用，后续如果学到进阶使用再回来更新或发新文。

2018.01.28 先放个代码和结果，改天闲了总结。用余弦距离计算相似度以判断向量化效果 tf-idf、doc2bow稀疏，适合短文本 doc2vec效果时好时坏，偶然性大，不稳 lsi、lda效果好且较稳，但lda计算量偏大 from gensim.models import doc2vec from gensim import corpora,models import jieba...

@基于doc2vec计算文本相似度 Doc2vec Doc2vec又叫Paragraph Vector是Tomas Mikolov基于word2vec模型提出的，其具有一些优点，比如不用固定句子长度，接受不同长度的句子做训练样本，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缺点。 Doc2vec模型是受到了word2vec模型的启发，word2vec里预测词向量时，预测出来的词是含有词义的，比如上文提到的词向量’powerful’会相对于

Doc2Bow是Gensim中封装的一个方法，主要用于实现Bow模型，下面主要介绍下Bow模型。 1、BoW模型原理 Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在自然语言处理（Natural Language Processing）和信息检索（Information Retrieval）领域.。该模型忽略掉文本的语法和语序等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，...

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