如何在对doc2vec输入文件使用EM聚类后获得每个集群的热门词汇？

在对doc2vec输入文件使用EM聚类后，可以通过以下步骤获得每个集群的热门词汇：

1. 首先，使用doc2vec算法对输入文件进行训练，将文档转换为向量表示。doc2vec是一种将文档映射到向量空间的技术，它可以将文档的语义信息编码为向量。
2. 使用EM聚类算法对训练得到的文档向量进行聚类。EM聚类是一种基于概率模型的聚类算法，它可以将文档向量划分为不同的集群。
3. 对于每个聚类，可以计算每个词汇在该聚类中的出现频率。可以通过统计每个词汇在聚类中出现的次数，然后除以聚类中总词汇数得到频率。
4. 根据词汇的频率，可以选择出现频率较高的词汇作为该聚类的热门词汇。可以根据具体需求设定一个阈值，选择频率高于该阈值的词汇作为热门词汇。
5. 对于每个热门词汇，可以提供其概念、分类、优势、应用场景等信息。同时，可以推荐腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，以便用户了解和使用相关产品。

需要注意的是，以上步骤中涉及到的具体算法和技术可以根据实际情况进行选择和调整，以达到更好的效果。