如何使用經過培訓的GloVe/word2vec模型從文章中提取關鍵字？

我已經訓練了Glove〜5M 西班牙文文章。我知道如何在gensim中加載這個GloVe，並將它用作word2vec模型。現在我正面臨從新聞文章（也用西班牙文）中提取主題建模和關鍵字的問題，所以我想知道如何使用訓練好的模型來做到這一點。如何使用經過培訓的GloVe/word2vec模型從文章中提取關鍵字？

我該怎麼辦？

來源

2016-07-21 hipoglucido

關於如何使用word2vec模型的問題非常一般，所以我的答案也是如此。

word2vec允許你做的是提供一個「更好」的單詞表示。因此，也許如果你在主題建模中使用「詞語袋」作爲特徵，你可以用word2vec中的「詞語向量袋」代替它，希望能給你更好的語義相似性。也許更好的關鍵字。

來源

2016-07-22 22:00:11 ozborn

但是，我應該如何用word2vec表示文本？ word2vec代表單詞，而不是文本。我對嗎？ – hipoglucido

這取決於你的問題。由於文本是全部（或大部分）單詞，因此應該在文本中選擇一些（或全部）單詞以創建word2vec表示形式。這可以像從word2vec獲得的矢量的總和一樣簡單。您可以將該矢量（例如）與使用餘弦相似度或其他度量標註的主題進行比較。 – ozborn

但是，如果我只總結它們，即使使用相似的詞並且它們的含義相同，較長的文本的向量也可能與較短的向量有所不同。我不應該使用其他轉換嗎？從文本中的所有單詞中取出意思是什麼？非常感謝。 – hipoglucido

如何使用經過培訓的GloVe/word2vec模型從文章中提取關鍵字？

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