1.“句向量”简介
word2vec提供了高质量的词向量，并在一些任务中表现良好。
关于word2vec的原理可以参考这几篇论文：
https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf
https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf
关于如何使用第三方库gensim训练word2vec可以参考这篇博客：
http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/54706807
尽管word2vec提供了高质量的词汇向量，仍然没有有效的方法将它们结合成一个高质量的文档向量。对于一个句子、文档或者说一个段落，怎么把这些数据投影到向量空间中，并具有丰富的语义表达呢？过去人们常常使用以下几种方法：
bag of words
LDA
average word vectors
tfidf-weighting word vectors
就bag of words而言，有如下缺点：1.没有考虑到单词的顺序，2.忽略了单词的语义信息。因此这种方法对于短文本效果很差，对于长文本效果一般，通常在科研中用来做baseline。
average word vectors就是简单的对句子中的所有词向量取平均。是一种简单有效的方法，但缺点也是没有考虑到单词的顺序
tfidf-weighting word vectors是指对句子中的所有词向量根据tfidf权重加权求和，是常用的一种计算sentence embedding的方法，在某些问题上表现很好，相比于简单的对所有词向量求平均，考虑到了tfidf权重，因此句子中更重要的词占得比重就更大。但缺点也是没有考虑到单词的顺序
LDA模型当然就是计算出一片文档或者句子的主题分布。也常常用于文本分类任务，后面会专门写一篇文章介绍LDA模型和doc2vec的本质不同
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作者：Johnson0722
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/John_xyz/article/details/79208564
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