这是model.wv.vectors
和model.trainables.syn1neg
吗?足够运行后它们会相似吗?
答案 0 :(得分:0)
是的,wv.vectors
和syn1neg
数组对应于其他地方描述为 W 和 W'的权重。
但是,它们在训练后不一定会变得相似。 (如果这是理想的端点,则可以将它们分配给相同的值!)
相反,它们扮演着不同的角色,通常在模型训练完成后不进行比较。只有“输入” /“投影”向量是通常被称为word2vec词向量的东西。
Microsoft Research的Mitra等人观察到,隐藏输出权重(syn1neg
)在其“ Dual-Embedding Space Model”文字中可以用于某些目的。但是,我没有注意到这些负采样层向量使用得太多。