如何从gensim的word2vec中提取词汇向量？

Question

我想分析向量以查找样式和内容，并在它们上使用SVM完成A类和B类之间的分类任务，该任务应受到监督。 （我知道这听起来可能很奇怪，但这是我们的作业。）因此，我真的需要知道：

1-如何使用经过训练的模型提取文档的编码矢量？

2-如何解释它们以及word2vec如何编码它们？

我正在使用gensim的word2vec。

Answer 1

1. 如果您已经训练过word2vec模型，则可以通过__getitem__方法获得单词向量

   model = gensim.models.Word2Vec(sentences) print(model["some_word_from_dictionary"])

2. 不幸的是，word2vec / doc2vec中的嵌入没有被人解释（与LdaModel的主题向量相反）

P / S如果您在任务中的对象处有文本，则应使用Doc2Vec模型