1樓：江飛燕
gensim
train(sentences, total_words=None, word_count=0, total_examples=None, queue_factor=2, report_delay=1.0)gensim: models.
word2vec 「 Deep learning with word2vec
Update the model』s neural weights from a sequence of sentences (can be a once-only generator stream). For Word2Vec, each sentence must be a list of unicode strings. (Subclasses may accept other examples.
)To support linear learning-rate decay from (initial) alpha to min_alpha, either total_examples (count of sentences) or total_words (count of raw words in sentences) should be provided, unless the sentences are the same as those that were used to initially build the vocabulary.
2樓：武博文
其實word2vec用的是sgd，那典型的做法可以online learning。對於檔案的動態增加可能不太現實，但是load到記憶體之後可以對新的文字繼續做training就可以了。不知道是不是希望做這個問題。
word2vec有什麼應用？
Edward word2vec的應用極為廣泛。首先，只要是nlp的相關應用就可以使用word2vec進行詞向量的初始化，通過初始化進一步的fine tuning能夠進一步的提公升模型效果。其次針對表示學習也有很多應用比如類似deepwalk之類的，感覺也都是受word2vec啟發。另外值得說的一點是...
GloVe以及Word2vec能稱為deep learning麼？這倆模型的層次其實很淺的
乙個是歷史原因，word2vec的方法原型，是Bengio在03年提出的神經語言模型，這個網路的確是非常淺的網路，只有1個hidden層，但是建模方法算是神經網路 現代的說法是深度學習 Good Fellow的花書裡面也把word2vec方法歸在了神經語言模型的章節。另外乙個原因，word2vec曾...
為什麼word2vec出來以後，大家還在用distributional hypothesis找近義詞？
hain 我用word2vec訓練了乙個近義詞模型，開箱即用，huyingxi Synonyms，word2vec應該是乙個新的開始，它給了我很多啟發。 比如w2v找出來的，english 相似度高的 england french 這些都是很正常的吧，這他媽是近義詞嗎。 夏小麥 word2vec相似...