1.Doc2vec模型介绍
Doc2Vec模型基于Word2vec模型，并在其基础上增加了一个段落向量。 以Doc2Vec的C-BOW方法为例。算法的主要思想在以下两个方面：
- 训练过程中新增了paragraph id，即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id和普通的word一样，也是先映射成一个向量，即paragraph vector。paragraph vector与word vector的维数虽一样，但是来自于两个不同的向量空间。在之后的计算里，paragraph vector和word vector累加或者连接起来，作为输出层softmax的输入。在一个句子或者文档的训练过程中，paragraph id保持不变，共享着同一个paragraph vector，相当于每次在预测单词的概率时，都利用了整个句子的语义。
- 在预测阶段，给待预测的句子新分配一个paragraph id，词向量和输出层softmax的参数保持训练阶段得到的参数不变，重新利用梯度下降训练待预测的句子。待收敛后，即得到待预测句子的paragraph vector。
通过对模型结构图来区别Doc2vec与Word2vec。
图1. Word2vec模型结构图
图2. Doc2vec模型结构图
Doc2vec模型通过增加paragraph vector，相当于在进行训练的时候，为每一个word的预测同时考虑到了文章的整体信息，可以理解为主题，也即是给每一个单词都赋予了文章主旨，这样一来，在进行文本相似度计算的时候，也就更多的考虑到了文章整体表达的中心意思。
2.模型训练
对于模型的训练，实现也非常方便，利用Python的gensim.Dco2vec接口即可以进行训练，主要步骤如下：
1. 将原始文本语料进行分词，去停用词处理，最后保存为文本文件。示例：1000 北京 欢迎 各国 朋友1001 中华 民族 团结友爱前面的‘1000’、‘1001’是文档编号，你也可以按自己的方式进行生成。后面训练的时候会用到。2. 将处理后的文档进行paragraph打标处理：gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(words=doc.split(), tags=doc_id)其中doc为分词处理后的每篇文档，以空格作为分隔符分隔,doc_id也即为文档编号，是唯一值。3. 定义模型结构及参数model = gensim.models.Doc2Vec(vector_size=256, window=10, min_count=5,workers=4, alpha=0.025, min_alpha=0.025, epochs=12)关于各参数的解释如下，· vector_size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好.· window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少· alpha: 是学习速率· min_count: 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5· workers参数控制训练的并行数。· epochs： 迭代次数，默认为54. 将处理后的数据带入模型进行训练model.build_vocab(train_data)train_data是第二步将所有文档处理后的数据，也即为模型训练所用的数据。model.train(train_data, total_examples=model.corpus_count, epochs=12)5. 模型的保存model.save("./models/doc2vec.model")
3.文本相似度计算
文本相似度的计算方式有很多，比较常用的也就是余弦相似度。
余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。
余弦值的范围在[-1,1]之间，值越趋近于1，代表两个向量的方向越接近；越趋近于-1，他们的方向越相反；接近于0，表示两个向量近乎于正交。
最常见的应用就是计算文本相似度。将两个文本根据他们词，建立两个向量，计算这两个向量的余弦值，就可以知道两个文本在统计学方法中他们的相似度情况。实践证明，这是一个非常有效的方法。
公式：def similarity(a_vect, b_vect)
a_vect, b_vect是文本处理后得到的向量。
通过model.wv[w]得到单个词语的向量。最后给出该项目的地址：https://github.com/KAIKAIZHANG/text_similarity.git
欢迎阅读，如有不当之处，欢迎交流。参考了以下两篇文章：
https://blog.csdn.net/juanjuan1314/article/details/75461180
https://www.cnblogs.com/softmax/p/9042397.html
