machine-learning - 连接两个 doc2vec 模型 : Vector dimensions doubled-6ren

machine-learning - 连接两个 doc2vec 模型 : Vector dimensions doubled

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:48:48

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我有一个关于连接两个 doc2vec 模型的问题。我关注了official gensim IMDB example在 doc2vec 上并实现了示例数据。

当连接两个模型(PV-DM + PV-DBOW)时，如原始论文中所述，我想知道连接模型似乎不像两个输入模型那样具有 200 维，而是 400 维:

Shape Train(11948, **400**)
Shape Test(2987, **400**)

输入形状分别为:

np.asarray(X_train).shape)
(11948, **200**)
(2987, **200**)

这是正确的吗？我预计维度数仍为 200。

最佳答案

这是正确的。 PV-DM和PV-DBOW是两个不同的模型，每个模型产生不同的维度嵌入 dim ，其中dim=200在你的情况下。因此，连接时尺寸应加倍。

关于machine-learning - 连接两个 doc2vec 模型 : Vector dimensions doubled，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48683025/

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