很久以前關注過一段時間word2vec，最近比較好奇doc2vec，找來資料看看。
時間：2014
作者：Mikolov （word2vec的作者）
發表於：icml
原文件：http://pan.baidu.com/s/1bnm7COB
主要內容：
繼寫出word2vec之後，接下來的問題是：能否在更大的語言單位上，如：短語、句子、段落、篇章，上面繼續word2vec的工作，將這些語言單位用實屬向量的方式表示出來。
思路：
作者思路很直接，即在word2vec模型的基礎上，將神經網絡的偏置b用一個向量來代替，參與訓練，在獲得每個詞語的實屬向量的同時，也獲得這個代替偏置的向量。作者用這個向量來作爲當前上下文content的表示向量。整個訓練方式和word2vec基本一致。
實驗：
作者一共寫了兩個實驗，我看了第一個。是判斷語句的情感傾向性的。關鍵在於作者如何使用他訓練出來的phrasevec。使用方式如下：對目標語句進行分詞，截取sub-phrase，每個sub-phrase對應一個作者訓練出來的phrasevec。用這些phrasevec，結合LR模型，進行分類，從而預測目標語句的情感傾向。從結果上看，無論是二值分類（正面情感 vs 負面情感）還是多值分類，相比傳統benchmark，作者的方法都有提升。
完。
轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/46290365
