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该存储库包含一些 python 脚本，用于使用段落向量或 doc2vec 训练和推断测试文档向量。 要求 Python2：预训练的模型和脚本都只支持 Python2。 Gensim：最好使用我的的 gensim； 最新的 gensim 稍微改变了它的 Doc2Vec 方法，因此不会加载预先训练的模型。 预训练的 Doc2Vec 模型 预训练的 Word2Vec 模型 为了重现性，我们还在维基百科和美联社新闻上发布了预训练的 word2vec skip-gram 模型： 目录结构和文件 train_model.py：用于训练一些玩具数据的示例 Python 脚本 infer_test.py：使用训练模型推断测试文档向量的示例 Python 脚本 toy_data：包含一些玩具训练/测试文档和预训练词嵌入的目录 模型超参数说明 sample ：这是对频繁词进行下采样的子采样阈值； 1

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