我想使用在text2vec中实现的GloVe单词嵌入来执行有监督的回归/分类。我阅读了关于如何生成单词向量的text2vec主页上的有用教程。然而，我很难理解如何进一步进行，即应用或转换这些单词向量，并将它们附加到每个文档中，使得每个文档都由一个向量表示（从其组成单词'我假设的向量派生而来'），在分类器中用作输入。我在网上找到了一些短文档的快速修复，但是我的文档相当长（电影字幕），似乎没有关于如何处理这些文档的指导 - 或者至少指导符合我的理解水平;我有使用n-gram，词典和主题模型的经验，但词嵌入困惑我。从单词向量到文档向量[text2vec]
谢谢！
如果您的目标是对文档进行分类 - 我怀疑任何doc2vec方法都会击败bag-of-words/ngrams。如果你仍然想尝试 - 常见的简单策略短文档（< 20字）是将文档表示为单词向量的加权和/平均值。
common_terms = intersect(colnames(dtm), rownames(word_vectors))
dtm_averaged = normalize(dtm[, common_terms], "l1")
# you can re-weight dtm above with tf-idf instead of "l1" norm
sentence_vectors = dtm_averaged %*% word_vectors[common_terms, ]
我不知道有任何普遍建立的方法，以获得良好的文档向量长文档：
你可以像获得它。
要么你可以尝试Doc2Vec（不可用于R！），或者你可以尝试将单词向量传递给CNN。以下是开始的链接：https://stackoverflow.com/questions/47615799/from-word-vector-to-document-vector-text2vec?rq=1 – TMrtSmith