无论是在日常生活，还是在技术领域，文本处理都是一个扮演着重要角色的问题。而gensimdoc2vec是一个十分优秀的Python包，可以在无监督文本分析中扮演着重要角色。在本文中，我们将从几个方面对这个神奇的Python包进行讲解，以帮助大家更好地理解这个工具。
一、安装和导入gensimdoc2vec
在使用gensimdoc2vec之前，需要首先进行安装。可以使用pip或者conda来进行安装，具体请参考以下命令行操作。
pip install gensim
安装完成之后，我们可以使用以下代码对gensimdoc2vec进行导入。
import gensim from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
二、生成文本向量
在使用doc2vec之前，我们需要将文本转换成向量形式。这里我们使用TaggedDocument来完成这个任务。TaggedDocument接受两个参数，第一个是包含所有单词的列表，第二个是文本的标识符。在下面的例子中，我们使用了两个TaggedDocument来生成文本向量。
data = ["I love machine learning. Its awesome.",
"I love coding in python",
"I love building chatbots",
"they chat amagingly well"]
tagged_data = [TaggedDocument(words=word_tokenize(_d.lower()), tags=[str(i)]) for i, _d in enumerate(data)]
首先我们定义需要进行处理的文本数据，然后使用Tokenize将文本数据转换成单词列表，再使用TaggedDocument对单词列表进行标记化操作，将其转换成向量形式。
三、训练doc2vec模型
在生成向量之后，我们需要对这些向量进行处理，在这里我们使用Doc2Vec模型，来获得更好的结果。模型的训练需要一些参数，如矢量大小，窗口大小等。下面的代码展示了如何使用gensimdoc2vec中的Doc2Vec类进行模型训练。
max_epochs = 100
vec_size = 20
alpha = 0.025
model = Doc2Vec(vector_size=vec_size,
alpha=alpha,
min_alpha=0.00025,
min_count=1,
dm =1)
model.build_vocab(tagged_data)
for epoch in range(max_epochs):
model.train(tagged_data,
total_examples=model.corpus_count,
epochs=model.iter)
model.alpha -= 0.0002
model.min_alpha = model.alpha
在上述代码中，我们定义模型的一些参数，如矢量大小、学习率等等。然后使用build_vocab函数对模型进行初始化，再使用train函数对模型进行训练。在这里我们循环100次，对文本向量进行处理，并且逐步降低学习率来获得更好的结果。
四、使用模型进行预测
在模型训练完成之后，我们可以使用模型对新的文本进行预测。下面的代码演示了如何使用训练好的模型对新的文本进行预测。
test_data = word_tokenize("I love chatbots".lower())
v1 = model.infer_vector(test_data)
print("V1_infer", v1)
在这段代码中，我们将“I love chatbots”转换成单词列表，然后使用infer_vector函数对其进行转换，得到一个向量形式的结果。
五、可视化文档向量
在获得了文本向量之后，我们可以将其可视化以便更好地理解数据。这里我们使用t-SNE算法进行可视化操作。下面是代码实现过程：
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
def tsne_plot(model):
"Creates and TSNE model and plots it"
labels = []
tokens = []
for word in model.wv.vocab:
tokens.append(model[word])
labels.append(word)
tsne_model = TSNE(perplexity=40, n_components=2, init='pca', n_iter=2500, random_state=23)
new_values = tsne_model.fit_transform(tokens)
x = []
y = []
for value in new_values:
x.append(value[0])
y.append(value[1])
plt.figure(figsize=(16, 16))
for i in range(len(x)):
plt.scatter(x[i],y[i])
plt.annotate(labels[i],
xy=(x[i], y[i]),
xytext=(5, 2),
textcoords='offset points',
ha='right',
va='bottom')
plt.show()
tsne_plot(model)
在上述代码中，我们使用TSNE函数进行数据降维，并对降维结果进行可视化操作。最后我们使用plt.show()函数将可视化结果展示出来。
小结
在本文中，我们从安装和导入、生成文本向量、训练doc2vec模型、使用模型进行预测以及可视化文档向量等多个方面对gensimdoc2vec进行了详细的讲解。doc2vec作为神经网络算法的代表，具有很高的自学能力和挖掘能力。在实际应用中，它可以用来构建语言模型、关键词提取、文本分类等等。
