Doc2vec Gensim : 각 에포크 중에 단어 삽입이 업데이트되지 않음

Question

Gensim Doc2vec 모델을 사용하여 문서 벡터를 학습합니다. 나는 '좋은'이라는 표현에 대한 표현을 인쇄했지만 모든 신기원을 발견했다. ID가 '3'인 문서에 대한 표현을 인쇄하는 동안 모든 다른시기는 다릅니다!

내 코드는 다음과 같습니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 잘 모릅니다.

model = gensim.models.Doc2Vec(dm = 0, alpha=0.1, size= 20, min_alpha=0.025) 

model.build_vocab(documents) 

print ('Building model....',(time4-time3)) 
for epoch in range(10): 
    model.train(documents) 

    print('Now training epoch %s' % epoch) 
    print(model['good']) 
    print(model.docvecs[str(3)]) 

Answer 1

매번 업데이트 후에 표현을 확인하는 올바른 방법이 아닙니다.

for epoch in range(10): 
    model.train(documents) 

당신이 훈련은 다음과 같습니다 Gensim doc2vec 누구 default 값 다음 루프에서 무슨 일이 일어나고 있는지 기본적으로 5

이며, 시대의 수는 수 (docs 참조)해야하는지 정의 할 iter 매개 변수를 사용하여 귀하의 모델 10 번, 처음부터 5 신까지.

Gensim은 현재 모든 신기원 이후에 표현을 점검 할 수 있다고 생각하지 않습니다. 그것이 될 것입니다 일을 한 원유 방법 : 처음에는 워드 벡터에 대한 임의의 값을 사용하고 모델을 학습하기 시작 gensim 모든 시대에

Answer 2

. doc2vec (또는 word2vec)에서 한 단어 (exp. 'good')의 모든 최종 단어 벡터는 동일하지만 유사한 단어가 비슷한 단어 벡터가 아니어야합니다.

model['good'] = [0.22 0.52 0.36] 
model['better'] = [0.24 0.50 0.39] 

다른 시대에 : 한 시대에, 예를 들어

model['good'] = [0.58 0.96 0.24] 
model['better'] = [0.59 0.90 0.21] 

Answer 3

순수한 PV-DBOW 모델 (dm=0는) 전혀 워드 벡터의 사용 또는 훈련을 포함하지 않습니다. (Word2Vec 공유 코드의 인공물 일뿐입니다.

단어 벡터가 인터리브 된 방식으로 학습되도록하려면 기본값이 아닌 코드를 사용해야합니다 dbow_words=1 매개 변수 (또는 PV-DM 모드로 전환하십시오. dm=1, 단어 벡터가 본질적으로 관련되어 있습니다.)