Усреднение нескольких моделей Word2vec Gensim

Question

Я обучил несколько миллионов слов в Word2Vec из Gensim из Python. Я хочу обновить эту обученную модель новыми данными. Но из ваших предыдущих сообщений и других источников в Интернете я пришел к выводу, что это невозможно. Итак, я пытаюсь создать несколько моделей и сбрасывать их. Теперь я хочу объединить модели, которые я сбрасываю. Я хочу использовать эти сброшенные результаты. Я получил предыдущий пост Merging pretrained models in Word2Vec? , но я не понимаю, как это сделать. там

model = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('/tmp/vectors.bin', binary=True) 

1. ли возможное решение: Я пришел, чтобы узнать, есть библиотека имени deepdist, я пытаюсь увидеть некоторые эксперименты вокруг?
2. Если есть, то можете предложить, как это сделать?

Я использую Python2.7 для Windows 7 Professional.

Answer 1

Ответ, на который вы указали, НЕ предлагает слияние моделей в качестве решения. Фактически, они предлагают вам использовать разные модели, которые у вас есть отдельно. Бросьте прогноз с каждой из моделей, а затем объедините ответы. Существует несколько подходов к объединению вывода. В вашем случае вы упомянули, что у вас есть несколько моделей, поэтому вы можете игнорировать часть этого ответа, где они предлагают сломать ваши данные обучения в 2, чтобы на самом деле иметь 3 модели предсказания. Вы можете использовать политику большинства голосов, если у вас более двух прогнозов.