小编Sam*_*rix的帖子

我需要微调我的 word2vec 模型。我有两个数据集，data1和data2.

到目前为止我所做的是：

model = gensim.models.Word2Vec(
        data1,
        size=size_v,
        window=size_w,
        min_count=min_c,
        workers=work)
model.train(data1, total_examples=len(data1), epochs=epochs)

model.train(data2, total_examples=len(data2), epochs=epochs)

这样对吗？我需要将学习的权重存储在某个地方吗？

我检查这个答案和这一个，但我不明白它是如何做。

有人可以向我解释要遵循的步骤吗？