(Solved) schemes for fine-tuning with gensim / （已解决）使用 gensim 进行微调的方案

[ShutterZor]

写在前面： 感谢作者提供的文件。

琢磨了一上午，发现可以配合gensim进行微调，但是我最后一直保存不了模型。

不过我还是把这个方案贡献出来以供大家进行参考。

（ps：写的比较急，例子是从gensim文档里面抄来的，做了一些修改。我不是科班出身，不太能拿得准，但是有值我就默认正确了。欢迎讨论）

import gensim
from gensim.models import Word2Vec, KeyedVectors
from gensim.utils import simple_preprocess

# 加载预训练的词向量模型
pretrained_model_path = 'pretrained_model/baidu_word_ngram.bz2'
pretrained_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(pretrained_model_path)

# 准备新的文本数据
new_texts = [
    '这是 新的 文本 数据。',
    '用于 微调 词向量模型。',
    '这行 文本 用来 训练 模型。',
]

# 对新文本数据进行分词处理
processed_texts = [simple_preprocess(text) for text in new_texts]

# 创建一个新的Word2Vec模型
model = Word2Vec(vector_size=pretrained_model.vector_size, min_count=1)

# 使用新的数据建立初始词汇表
model.build_vocab(processed_texts, update=False)

# 从预训练模型中提取词向量
model.wv.add_vectors(pretrained_model.index_to_key, pretrained_model.vectors)

# 微调模型
model.train(processed_texts, epochs=model.epochs, total_examples=model.corpus_count)

# 保存微调后的模型
model.save('test.model')

# 不微调的话用以下方法
fd='pretrained_model/baidu_word_ngram.bz2'
model2 =gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(fd)

sentence_obama = '我 有 一个 苹果'
sentence_president = '我 没有 两个 文本'

def preprocess(sentence):
    return sentence.lower().split()

sentence_obama = preprocess(sentence_obama)
sentence_president = preprocess(sentence_president)

print(model2.wmdistance(sentence_obama, sentence_president)) # 0.9176010595871009

# 微调后对 word2vec 调用
print(model.wv.wmdistance(sentence_obama, sentence_president)) # 0.973310878801909

微调之后确实值变了，不过我还是有一些疑惑：

1、这种方法究竟合不合理。 2、无法保存微调后的模型。

[HunterHeidy]

你好，谢谢你的来信，祝你生活愉快，身体健康。