3 doc2vec 總結
4 應用任務
doc2vec 模型的目的：建立文件向量表示
doc2vec 的整體思想：在word2vec的基礎上增加了可訓練句子的矩陣
doc2vec 是無監督學習
模型出自**: distributed representations of sentences and documents
模型實現（兩種方法）：
pv-dm + softmax
pv-dbow + softmax
訓練階段：給出一組文件，為每個單詞生成詞向量w，並為每個文件生成文件向量d，訓練 softmax 隱藏層的權重。
**階段：固定 softmax 等權重以計算文件向量，隨機初始化文件向量，不斷迭代更新文件向量，所有引數均不變，訓練使用時間少
在cbow基礎上，增加 paragraph vector表示文件的向量d，在d中取矩陣中的一列作為輸入層的輸入，在詞向量w中取一列，將段落向量和詞向量進行運算得到 x 向量，用 x 向量來**詞
在skip-gram基礎上，利用句子向量**詞，該演算法實際上更快，並且消耗更少的記憶體，因為不需要儲存詞向量
doc2vec 是在word2vec的基礎上進行了修改，在輸入層上增加了paragraph vector，不僅能訓練出詞向量還能訓練出句子向量，咋子迭代更新的過程中，句子向量不斷的穩定，更能代表一句話的主旨。在**新句子時，引數不變，用梯度下降求得句子向量，速度也非常快
通過學出來的向量可以通過計算距離來找 sentences/paragraphs/documents 之間的相似性， 或者進一步可以給文件打標籤
文中應用任務：
情感分析
資訊檢索
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