如何使用預訓練的模型權重初始化新的 word2vec 模型？

Question

我在 python 中使用 Gensim 庫來使用和訓練 word2vector 模型。 最近，我正在考慮使用一些預訓練的 word2vec 模型（例如（GoogleNewDataset 預訓練模型））來初始化我的模型權重。 我一直在努力解決它幾個星期。 現在，我剛剛發現在 gesim 中有一個函數可以幫助我用預訓練的模型權重初始化模型的權重。 這是下面提到的：

reset_from(other_model)

    Borrow shareable pre-built structures (like vocab) from the other_model. Useful if testing multiple models in parallel on the same corpus.

我不知道這個函數能不能做同樣的事情。 請幫忙！！！

Answer 1

您現在可以使用 gensim 進行增量訓練。 我建議加載預訓練模型，然后進行更新。

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec.load('pretrained_model.emb')
model.build_vocab(new_sentences, update=True)
model.train(new_sentences)