gensim word2vec tutarsız sonuçlar veriyor

Question

ubuntu'da gensim kullanıyorum. sürüm 0.12.4. benim word2vec modelim tutarlı değil. Ben her zaman aynı kesin cümlelere ve aynı parametreye dayanarak modeli inşa ediyorum, yine de kelimelerin farklı sunumları var. Burada

kodudur (i ilk görevinden çaldığını)

>>> from nltk.corpus import brown 
>>> from gensim.models import Word2Vec 
>>> sentences = brown.sents()[:100] 
>>> model = Word2Vec(sentences, size=10, window=5, min_count=5, workers=4) 
>>> model[sentences[0][0]] 
array([ 0.04913874, 0.04574081, -0.07402877, -0.03270053, 0.06598952, 
     0.04157289, 0.05075986, 0.01770534, -0.03796235, 0.04594197], dtype=float32) 
>>> model = Word2Vec(sentences, size=10, window=5, min_count=5, workers=4) 
>>> model[sentences[0][0]] 
array([ 0.04907205, 0.04569579, -0.07379777, -0.03273782, 0.06579078, 
     0.04167712, 0.05083019, 0.01780009, -0.0378389 , 0.04578455], dtype=float32) 
>>> model = Word2Vec(sentences, size=10, window=5, min_count=5, workers=4) 
>>> model[sentences[0][0]] 
array([ 0.04906179, 0.04569826, -0.07382379, -0.03274316, 0.06583244, 
     0.04166647, 0.0508585 , 0.01777468, -0.03784611, 0.04578935], dtype=float32) 

Ayrıca bazı sabit int tohum yaymaya çalıştık ama bu hiç yardımcı görünmektedir. Ayrıca yardım etmeyen gensim'i de yeniden yüklemeyi denedim.

Modelimi nasıl dengeleyeceğiniz hakkında bir fikriniz var mı?

Answer 1

burada https://github.com/gojomo/gensim/blob/develop/gensim/models/doc2vec.py#L566