什么是Doc2Vec（Document to Vector）

Doc2Vec（Document to Vector）‍ 是一种用于将任意长度文本（如句子、段落、文章）转换为固定维度向量的无监督学习算法。它可以被视为 Word2Vec（词向量）的扩展，旨在为整个文档生成能够捕捉其语义信息的向量表示。

1. 核心原理与模型架构

Doc2Vec 的核心思想是将 文档 ID 视为一个特殊的“词”，与文档中的普通词一起参与训练，从而学习到文档与词之间的向量关系。

它主要包含两种实现方式：

• PV-DM（Distributed Memory，分布式记忆）‍：
  • 类似于 Word2Vec 的 CBOW 模型。
  • 将文档向量（段落向量）与词向量拼接或相加，输入到神经网络中预测上下文中的目标词。
  • 文档向量在该文档内部是共享的，它充当了文档的“记忆”或“主题”信息。
• PV-DBOW（Distributed Bag of Words，分布式词袋）‍：
  • 类似于 Word2Vec 的 Skip-gram 模型。
  • 仅使用文档向量来预测文档中出现的词语（不考虑词序）。
  • 训练速度通常比 PV-DM 快，内存占用更小，但可能不如 PV-DM 精细。

2. 训练与推断过程

• 训练阶段：通过随机梯度下降（SGD）算法同时学习词向量和文档向量的权重矩阵。模型会不断更新，使得在相似上下文中出现的文档向量距离更近。
• 推断阶段：当需要为一个未见过的新文档生成向量时（即推断模式），固定住已训练好的词向量矩阵，随机初始化该新文档的向量，通过训练来得到其最终向量表示。

3. 与 Word2Vec 的关系与区别

• 相同点：两者都是基于神经网络的分布式表示学习技术，都可以通过上下文窗口来预测目标词，目标都是将离散的语言符号映射到连续的向量空间中。
• 不同点：Word2Vec 只能为单个词生成向量，而 Doc2Vec 可以为任意长度的文本片段生成向量。这使得 Doc2Vec 能够捕捉跨词语的全局语义信息。

4. 主要应用场景

由于 Doc2Vec 能够将文本转换为固定维度的向量，它被广泛应用于以下任务：

• 文档相似性检索：计算两个文档向量之间的余弦相似度，用于推荐相似文章或检测抄袭。
• 文本分类与聚类：将文档向量作为特征输入到机器学习模型（如 SVM、随机森林）中，用于情感分析、主题分类等。
• 信息检索（IR）‍：在搜索引擎中，用向量空间模型来检索与查询最相关的文档。
• 推荐系统：将文档（如商品描述、新闻标题）向量化后，与用户兴趣向量进行匹配。

5. 实现与工具

• Gensim：这是 Python 中最常用的实现库。它提供了 Doc2Vec 类，用户只需准备带有标签的文档集（LabeledSentence）进行训练。
• 企业级平台：如阿里云 PAI、华为云等也提供了可视化的 Doc2Vec 组件，支持在 MaxCompute 或其他大数据引擎上进行分布式训练。
• 深度学习框架：基于 TensorFlow 或 PyTorch 的实现也较为常见，支持更灵活的模型结构调整。

6. 优势与局限

• 优势：相比传统的词袋模型（Bag-of-Words）或 TF-IDF，Doc2Vec 能够捕捉词序和上下文信息，生成的向量密集且能反映语义相似性。
• 局限：对训练语料量和质量要求较高，且在处理长文本时可能会出现信息丢失。近年来，BERT 等基于 Transformer 的模型在许多任务上表现更好，但 Doc2Vec 由于速度快、资源占用低，仍在大规模预处理阶段有广泛应用。