用平均法从word2vec词向量计算句子向量的具体步骤是什么？

Question

初学者的问题，但我有点困惑。希望这个问题的答案能对其他NLP初学者有所裨益。在

以下是一些详细信息：

我知道你可以从word2vec生成的单词向量中计算句子向量。但是这些句子向量的实际步骤是什么呢。谁能提供一个直观的例子，然后一些计算来解释这个过程吗？在

例句：假设我有一句话有三个字：今天很热。假设这些词有假设的向量值：（1，2，3）（4，5，6）（7，8，9）。我是否可以通过对这些词向量进行分量平均得到句子向量？如果向量的长度不同，例如：（1,2）（4,5,6）（7,8,9,23,76）这些情况下的平均过程是什么样子的？在

Answer 1

对于您的例子，3个单词向量（每个3维）的平均值将产生一个3维的单个向量。在

质心向量=1/3*（1+4+7，2+5+8，3+6+9）=（4，5，6）

获得文档的单个向量的更好方法是使用通常称为doc2vec的段落向量。在