word-embendding：将监督模型转换为无监督模型答案

【问题标题】：word-embendding: Convert supervised model into unsupervised modelword-embendding：将监督模型转换为无监督模型
【发布时间】：2021-09-28 23:42:21
【问题描述】：

我想加载一个预训练的嵌入来初始化我自己的无监督 FastText 模型并使用我的数据集重新训练。

我用gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('model.txt') 加载的训练好的嵌入文件很好。但是当我尝试时： FastText.load_fasttext_format('model.txt') 我得到：NotImplementedError: Supervised fastText models are not supported。

有没有办法将受监督的 KeyedVectors 转换为无监督的 FastText？如果可能的话，这是一个坏主意吗？

我知道有监督模型和无监督模型之间存在很大差异。但我真的很想尝试使用/转换它并重新训练它。我没有找到一个训练有素的无监督模型来加载我的案例（它是一个葡萄牙语数据集），我找到了最好的模型 is that

【问题讨论】：

标签： python nlp gensim unsupervised-learning fasttext

【解决方案1】：

如果您的model.txt 文件可以通过KeyedVectors.load_word2vec_format('model.txt') 加载，那么这只是一组简单的词向量。（也就是说，不是“监督”模型。）

但是，Gensim 的 FastText 不支持预加载一组简单的向量以进行进一步训练 - 为了继续训练，它需要完整的 FastText 模型，可以是 Facebook 的二进制格式，也可以是之前的 Gensim FastText 模型.save().

（尝试加载纯矢量文件会生成该错误，这表明 load_fasttext_format() 方法暂时将其误解为它不支持的其他某种二进制 FastText 模型。）

以下评论后更新：

当然，您可以随心所欲地改变模型，包括 Gensim 未正式支持的方式。这是否有用是另一回事。

您可以使用兼容/重叠的词汇表创建一个 FT 模型，分别加载旧词向量，然后复制每个先前的向量以替换新模型中对应的（随机初始化的）向量。（请注意，影响进一步训练的属性实际上是 ftModel.wv.vectors_vocab 训练好的全词向量，不是由全词和 ngram 组合而成的 .vectors，）

但这种临时策略的权衡取舍很多。 ngrams 仍然会随机开始。采用某些先前模型的 just-word 向量与 FastText 模型的 full-words-to-be-later-mixed-with-ngrams 并不完全相同。

您需要确保新模型的词频意义有意义，因为这会影响进一步的训练 - 但该数据不通常可用于纯文本先验词 -向量集。（通过假设 Zipf 分布，您可以合理地合成一组足够好的频率。）

您的进一步培训可能会从此类初始化中获得“运行开始” - 但这并不一定意味着结束向量与起始向量保持可比性。（所有位置都可以根据新训练的数量任意改变，逐渐淡化大部分之前的影响。）

因此：您将处于即兴/实验设置中，与通常的 FastText 做法有些距离，因此您需要重新验证许多假设，并严格评估这些额外的步骤/近似值是否真的在改进事情.

【讨论】：

我明白了。但是，如果我创建一个新的 FastText 模型，我可以用那些经过训练的值覆盖向量值吗？我试图用ftModel.wv.__seitem__(word, updatedVector) 做这样的事情，但它没有按预期工作。
确实 - 考虑更新答案。