我在Python的Gensim的Word2Vec中训练了几百万个单词。我想用新数据更新这个训练好的模型。但是从你以前的帖子和网络上的其他来源，我知道这是不可能的。所以我试着创建多个模型并抛弃它们。现在我想合并我要抛弃的模型。我想用这些被抛弃的结果。在Word2Vec中合并预训练模型?但我不知道怎么做。我知道有一个叫做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)
- 有可能的解决方案吗?
- 如果有，请建议如何做?
我在Windows 7专业版上使用Python2.7。
您指出的答案并不建议合并模型作为解决方案。实际上，他们建议你分别使用不同的模型。对每个模型进行预测，然后将答案组合起来。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，所以你可以忽略他们建议将你的训练数据分成2个，以便实际上有3个模型进行预测的部分。只要你有两个以上的预测，你就可以使用多数投票策略。