Gensim的doc2vec如何使用新的数据update model_gensim update

先吐槽一下，我觉得Gensim的种种设计都特别脑残，开发这个库的人脑子都是浆糊。下面给出示例代码：

import gensim
import datetime
 
def Doc2VecModelBuilding():
 
    sentence='0 INT_EQUAL ARG3 CONST'.split(' ')
 
    print('Start reading the corpus')
    sentences=gensim.models.doc2vec.TaggedLineDocument('ALLCorpus.txt')
 
 
    print('Start building the model')
    time_1=datetime.datetime.now()
    model=gensim.models.Doc2Vec(sentences,dm=1,vector_size=256,window=5)
    time_2=datetime.datetime.now()
    print("Total elapse time for building the model (s): "+str((time_2-time_1).total_seconds()))
 
    print('Start Training')
    # model.build_vocab(sentences)
    time_1=datetime.datetime.now()
    model.train(sentences,total_examples=model.corpus_count,epochs=100)
    time_2=datetime.datetime.now()
    print("Total elapse time for training (s): "+str((time_2-time_1).total_seconds()))
 
    print(len(model.dv))
 
    print(model.infer_vector(sentence))
    print(model.infer_vector(sentence))
 
    corpus_file=open('ALLCorpus2.txt')
    lines=corpus_file.readlines()
 
    sentences2=gensim.models.doc2vec.TaggedLineDocument('ALLCorpus2.txt')
    # model.build_vocab(sentences2, update=True)
    model.train(sentences2,total_examples=len(lines),epochs=100)
    print(len(model.dv))
    print(model.infer_vector(sentence))
 
Doc2VecModelBuilding()

其中有两个语料文件，并且我注释掉了两行，如果不注释的话，第二个build_vocab会报：

段错误 (核心已转储)

另外，我们也可以看到，即便有更多的训练数据，model.dv的长度也是不会变化的。所以需要通过infer_vector来生成新的sentence embedding。另外，接连运行两次infer_vector的结果也不相同。

呵呵呵呵呵，这个库真的太垃圾了。