我已经在文档语料库上训练了一个 word2vec 模型。然后我计算每个文档中每个单词的词频（ TfIDF中的相同 Tf ），将每个单词 Tf 乘以其对应的单词向量（这是加权部分），并将这些加权向量中的每一个元素逐个相加以获得文档的单个向量。

这种方法有效吗？

举个例子，让它更清楚。拿文件：

“汽车在路上行驶”

每个单词的 Tf 将是{'the':0.3333, 'car':0.1666, 'drives':0.1666, 'on':0.1666, 'road':0.16666}（通过获取单词的字数并除以文档中的总单词数获得）。如果我们有一个训练有素的 word2vec 模型，我们可以执行以下操作

$$0.333*\begin{bmatrix} the_0 \\ the_1 \\ \vdots \\ the_n \end{bmatrix} + 0.1666*\begin{bmatrix} car_0 \\ car_1 \\ \vdots \\ car_n \end{bmatrix} + ...$$

其中每个列向量是该词的词向量。最终结果是一个$n\times 1$ 表示文档的维向量。

$$\begin{bmatrix} 0.333*the_0 + 0.1666*car_0 + \dots \\ 0.333*the_1 + 0.1666*car_1 + \dots \\ \vdots \\ 0.333*the_n + 0.1666*car_n + \dots \end{bmatrix}$$

我很欣赏还有其他方法，例如doc2vec，它们的目标是做非常相似的事情，但方式要复杂得多。但是我的方法有效吗/这里有什么明显的错误吗？

我已经测试过这种方法，甚至使用了一些文档相似度指标（是的，当然是在对向量进行归一化之后），并为我的工业应用产生了一些不错的结果。但我想更多地了解这种方法的学者。

这种方式的好处是，通过使用 word2vec 向量，由于词向量之间的语义相似性（欧几里德接近度），文档之间的相似性查询会产生非常好的结果，即使跨文档使用不同的词也是如此；这是 TfIDF 无法做到的，因为每个单词的处理方式都不同。

提前致谢！