我读过各种研究论文，认为可以对fasttext模型进行改造以提高其准确性(https://github.com/mfaruqui/retrofitting)。然而，我在如何实现它方面遇到了麻烦。
上面的github链接，将获取一个矢量文件并对其进行改造，输出另一个矢量。我可以使用gensim库加载它。然而，由于它是一个矢量文件，它不再是一个模型，也不会预测OOV(词汇表外(单词。这让它变得毫无意义。有没有办法以某种方式重新训练模型，使其具有更好的准确性？
据我所知，通过阅读论文和浏览存储库，所提出的方法只允许提高输入中给出的向量的质量(.vec(。
正如您在这里所读到的，fastText表示词汇表外单词的能力是.bin模型所固有的(它包含所有n-gram的向量(。
正如您可能也理解的那样，使用所提出的方法，没有现成的方法来改造fastText模型