、あなたはここでgensim 0.11.1
に
from gensim.models import Doc2Vec
from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence
documents = []
documents.append(LabeledSentence(words=[u'some', u'words', u'here'], labels=[u'SENT_1']))
documents.append(LabeledSentence(words=[u'some', u'people', u'words', u'like'], labels=[u'SENT_2']))
documents.append(LabeledSentence(words=[u'people', u'like', u'words'], labels=[u'SENT_3']))
model = Doc2Vec(size=10, window=8, min_count=0, workers=4)
model.build_vocab(documents)
model.train(documents)
print(model[u'SENT_3'])
を行うことができますSENT_3は知ら文です。
2番目の箇条書きについては、gensim 0.11.1では実行できません。0.12.4に更新する必要があります。この最新バージョンには、見えない文書のベクトルを生成できるinfer_vector関数があります。
documents = []
documents.append(LabeledSentence([u'some', u'words', u'here'], [u'SENT_1']))
documents.append(LabeledSentence([u'some', u'people', u'words', u'like'], [u'SENT_2']))
documents.append(LabeledSentence([u'people', u'like', u'words'], [u'SENT_3']))
model = Doc2Vec(size=10, window=8, min_count=0, workers=4)
model.build_vocab(documents)
model.train(documents)
print(model.docvecs[u'SENT_3']) # generate a vector for a known sentence
print(model.infer_vector([u'people', u'like', u'words'])) # generate a vector for an unseen sentence