python - 如何导入带有句子的文档来训练 doc2vec 模型？

Question

我想得到句子之间的余弦相似度。我已经用 gensim 测试了 doc2vec，并且只用代码中给出的几句话对其进行了训练。但是我想使用每行一个句子的文本文档来训练我的模型。如何使用带有句子的文档？

Answer 1

如果您的文档已经是文本文件的形式，每行一个句子，那么 gensim（或其他地方）包含的许多示例都显示了如何处理这样的语料库。

例如，gensim在其docs/notebooks目录中捆绑了一个介绍性 Doc2Vec 教程笔记本，您也可以在项目 github 存储库中在线查看：

https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-lee.ipynb

它的单元格 (3) 显示并且单元格 (4) 使用一个函数来逐行读取文件，并将其转换为TaggedDocument模型所需的文本。