我正在使用Doc2vec进行文本分类。它会为给定长度的句子（例如：向量的长度为100）创建一个向量。我无法理解它是如何创建这种长度的向量的。

我参考了这个链接。在这里，他们为句子创建了一个向量，并将其保存到doc2v模型中，我无法使用这个模型来测试新数据（生产数据），因为对于新句子没有向量。新数据显示错误

KeyError: “tag ‘Test_2028’ not seen in training corpus/invalid”

回答：

如果你已经用你的训练数据创建了一个gensim的Doc2Vec模型，它只会知道训练数据中存在的文档标签的训练向量。

然而，还有一个方法infer_vector()，它可以为新的文本推断出一个兼容的文档向量。新文本应与训练数据以相同的方式进行分词，并作为字符串标记列表传递给infer_vector()。