平均多个模型的Word2vec Gensim

Question

我已经在Python的Word2Vec和{}中训练了几百万个单词。我想用新数据更新这个经过训练的模型。 但是从你以前的帖子和其他网上信息来源我知道这是不可能的。 所以我尝试创建多个模型并将它们丢弃。现在我想合并我正在转储的模型。我想用这些被丢弃的结果。我收到了前一篇文章Merging pretrained models in Word2Vec? 但我不知道怎么做。我知道有一个叫deepdist的图书馆，我想看看周围的一些实验：

model = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin', binary=True)

1. 有没有可能的解决办法？在
2. 如果有的话，你可以建议怎么做？在

我在Windows7Professional上使用Python2.7。在

Answer 1

您指出的答案并不建议将模型合并为解决方案。事实上，他们建议你使用不同的模型，你有单独的。对每个模型进行预测，然后组合答案。有几种方法可以组合输出。在你的例子中，你提到你有几个模型，所以你可以忽略答案中的一部分，他们建议把你的训练数据分成2个，这样就可以让3个模型进行预测。你可以使用多数投票策略，只要你有两个以上的预测。在