gensim doc2vec 从预训练模型中训练更多文档

Question

我正在尝试使用预训练模型使用新的标记文档（TaggedDocument）进行训练。

预训练模型是经过训练的模型，其文档的唯一 id 为 label1_index，例如 Good_0、Good_1 到 Good_999 训练数据的总大小约为 7000

现在，我想用具有 label2_index 的唯一 id 的新文档训练预训练模型，例如，Bad_0、Bad_1... 到 Bad_1211 训练数据总大小约为1211

火车本身是成功的，没有任何错误，但问题是，每当我尝试使用“most_similar”时，它只会建议标有 Good_ 的类似文档...我希望标有 Bad_。

如果我从一开始就完全训练，它会给出我期望的答案——它会推断出一个新给定的文档，类似于标记为“好”或“坏”的文档。

但是，上面的练习不会像从一开始就完全训练的那样起作用。

是继续火车无法正常工作还是我犯了一些错误？

Answer 1

gensim Doc2Vec 类总是可以通过train() 提供额外的示例，但它只在初始build_vocab() 步骤中发现单词标记和文档标签的工作词汇表。因此，除非在build_vocab() 期间有可用的单词/标签，否则它们将在以后被忽略为未知。 （文字会默默地从文本中删除；模型内部没有训练或记住标签。）

Doc2Vec 借用了很多功能的Word2Vec 超类在其build_vocab() 上有一个更新的、更具实验性的参数update。如果设置为 true，则对 build_vocab() 的调用将添加而不是替换任何先前的词汇表。但是，截至 2018 年 2 月，此选项还不适用于 Doc2Vec，并且确实经常导致内存故障崩溃。

但即使/何时可以实现，提供增量训练示例也不一定是一个好主意。通过只更新模型的一部分——那些由新示例执行的部分——整个模型可能会变得更糟，或者它的向量彼此之间的自洽性降低。 （这些密集嵌入模型的本质是，对所有不同示例的优化会产生普遍有用的向量。仅对某个子集进行训练会导致模型在该子集上趋于良好，在可能成本较早的例子。）

如果您需要新示例也成为most_similar() 结果的一部分，您可能希望在Doc2Vec 之外创建自己的单独向量集。当您为新文本推断新向量时，您可以将它们添加到该外部集合，然后实现您自己的most_similar()（使用 gensim 代码作为模型）来搜索这个扩展的向量集合，而不仅仅是固定集合这是由初始批量Doc2Vec 培训创建的。