各文書の訓練されたDoc2Vecモデルからnumpyベクトルを取得する

Question

初めてDoc2Vecを使用しています 著者の作品を分類しようとしています。私はLabeled Sentences（段落、または指定された長さの文字列）を持つモデルを訓練しました。words =段落の単語のリスト、およびtags = authorの名前です。私の場合、私は2人の著者しか持たない。 訓練されたモデルからdocvecs属性にアクセスしようとしましたが、モデルを訓練したときの2つのタグに対応する2つの要素しか含まれていません。私は訓練にフィードした各段落のdoc2vec numpy表現を取得しようとしていますので、後でそれを訓練データとして使用できます。これどうやってするの？おかげさまで

Answer 1

バルクトレーニングは、指定したタグのベクトルのみを作成します。 （model.docvecs['paragraph000']のように）段落ごとに大量に訓練されたベクトルを読みたい場合は、訓練中に各段落に固有のタグを付ける必要があります（'paragraph000'など）。ドキュメントに他のタグを付けることもできますが、一括トレーニングのみが、提供されたタグのドキュメントベクトルを記憶しています。

トレーニング終了後、infer_vector()に提供する他のテキストのベクトルを推論することができます。もちろん、トレーニング中に使用されたのと同じ段落を入力することもできます。