Согласно статье Михолова, я хочу вычислить Doc2Vec с использованием Keras.Я новичок в Keras, поэтому мне нужна ваша помощь.
Существует множество документов с идентификатором, и я хочу получить две матрицы вложений: одну для слов и одну для абзацев, не так ли?
Можно ли адаптировать мой код Word2Vec для получения этих вложений?
Это фрагмент моего кода W2V:
from keras.models import Sequential
cbow = Sequential()
cbow.add(Embedding(input_dim=V, output_dim=dim,input_length=window_size*2))
cbow.add(Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=1), output_shape=(dim,)))
cbow.add(Dense(V, activation='softmax'))
Должен ли я добавить еще один слой для встраиванияучитывать идентификатор абзаца?