如何合并两个 Word2Vec 文件

Question

我使用 Word2Vec 创建了我的模型。但结果并不好。所以我想补充一句。我第一次创建的代码Creation是可以的，但是不能添加。请告诉我如何添加。

createModel.py

token = loadCsv("test_data")

embeddingmodel = []

for i in range(len(token)):

temp_embeddingmodel = []

for k in range(len(token[i][0])):

    temp_embeddingmodel.append(token[i][0][k])

embeddingmodel.append(temp_embeddingmodel)

embedding = Word2Vec(embeddingmodel, size=300, window=5, min_count=3, iter=100, sg=1,workers=4, max_vocab_size = 360000000)

embedding.save('post.embedding')

loadWord2Vec.py

tokens = W2V.tokenize(sentence)

embedding = Convert2Vec('Data/post.embedding', tokens)

zero_pad = W2V.Zero_padding(embedding, Batch_size, Maxseq_length, Vector_size)

告诉我如何添加或合并 Word2Vec 的结果

Answer 1

没有简单的方法来合并两个Word2Vec模型。只有一起训练的词向量“在同一空间中”，因此具有可比性。最好的策略是组合两个文本训练语料库，并在组合数据上训练一个新模型，从而从同一训练会话中获得所有单词的词向量。