如何从gensim Word2Vec嵌入向量中句子嵌入？

Question

我有一个包含说明的pandas数据框。我想根据含义CBOW对描述进行聚类。我现在的挑战是将每行嵌入到相等尺寸的向量中。首先，我正在使用gensim这样训练单词向量：

from gensim.models import Word2Vec

vocab = pd.concat((df['description'], df['more_description']))
model = Word2Vec(sentences=vocab, size=100, window=10, min_count=3, workers=4, sg=0)

但是，我现在对如何用等维的文档向量替换df中的完整句子感到困惑。

就目前而言，我的解决方法是使用向量为每行中的每个单词重新排字，然后应用PCA维数减少以使每个向量达到相似的尺寸。通过gensim是否有更好的方法可以做到，所以我可以这样说：

df['description'].apply(model.vectorize)

Answer 1

我认为您正在寻找句子嵌入。从词嵌入生成句子嵌入的方法有很多。您可能会发现这很有用：https://stats.stackexchange.com/questions/286579/how-to-train-sentence-paragraph-document-embeddings