Stellen Sie sicher, dass das gensim dasselbe Word2Vec-Modell für verschiedene Läufe mit denselben Daten generiert.

Question

Jan 16, 2016, 09:05 PM

word-embedding word2vec random python gensim

Stellen Sie sicher, dass das gensim dasselbe Word2Vec-Modell für verschiedene Läufe mit denselben Daten generiert.

ImLDA-Modell generiert jedes Mal unterschiedliche Themen, wenn ich auf demselben Korpus trainiere., indem Sie dasnp.random.seed(0), das LDA-Modell wird immer auf die gleiche Weise initialisiert und trainiert.

Ist es dasselbe für die Word2Vec-Modelle vongensim? Wenn Sie den zufälligen Startwert auf eine Konstante setzen, würde der unterschiedliche Lauf auf demselben Dataset dasselbe Modell erzeugen?

Aber seltsamerweise gibt es mir bereits den gleichen Vektor zu verschiedenen Zeitpunkten.

>>> 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[word0]
array([ 0.04985042,  0.02882229, -0.03625415, -0.03165979,  0.06049283,
        0.01207791,  0.04722737,  0.01984878, -0.03026265,  0.04485954], dtype=float32)
>>> model = Word2Vec(sentences, size=10, window=5, min_count=5, workers=4)
>>> model[word0]
array([ 0.04985042,  0.02882229, -0.03625415, -0.03165979,  0.06049283,
        0.01207791,  0.04722737,  0.01984878, -0.03026265,  0.04485954], dtype=float32)
>>> model = Word2Vec(sentences, size=20, window=5, min_count=5, workers=4)
>>> model[word0]
array([ 0.02596745,  0.01475067, -0.01839622, -0.01587902,  0.03079717,
        0.00586761,  0.02367715,  0.00930568, -0.01521437,  0.02213679,
        0.01043982, -0.00625582,  0.00173071, -0.00235749,  0.01309298,
        0.00710233, -0.02270884, -0.01477827,  0.01166443,  0.00283862], dtype=float32)
>>> model = Word2Vec(sentences, size=20, window=5, min_count=5, workers=4)
>>> model[word0]
array([ 0.02596745,  0.01475067, -0.01839622, -0.01587902,  0.03079717,
        0.00586761,  0.02367715,  0.00930568, -0.01521437,  0.02213679,
        0.01043982, -0.00625582,  0.00173071, -0.00235749,  0.01309298,
        0.00710233, -0.02270884, -0.01477827,  0.01166443,  0.00283862], dtype=float32)
>>> exit()
alvas@ubi:~$ python
Python 2.7.11 (default, Dec 15 2015, 16:46:19) 
[GCC 4.8.4] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 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)
>>> word0 = sentences[0][0]
>>> model[word0]
array([ 0.04985042,  0.02882229, -0.03625415, -0.03165979,  0.06049283,
        0.01207791,  0.04722737,  0.01984878, -0.03026265,  0.04485954], dtype=float32)
>>> model = Word2Vec(sentences, size=20, window=5, min_count=5, workers=4)
>>> model[word0]
array([ 0.02596745,  0.01475067, -0.01839622, -0.01587902,  0.03079717,
        0.00586761,  0.02367715,  0.00930568, -0.01521437,  0.02213679,
        0.01043982, -0.00625582,  0.00173071, -0.00235749,  0.01309298,
        0.00710233, -0.02270884, -0.01477827,  0.01166443,  0.00283862], dtype=float32)

Ist es dann wahr, dass der Standard-Zufallsstartwert festgelegt ist? Wenn ja, wie lautet die Standard-Zufallszahl? Oder liegt es daran, dass ich einen kleinen Datensatz teste?

Wenn es stimmt, dass der zufällige Startwert festgelegt ist und unterschiedliche Läufe mit denselben Daten dieselben Vektoren zurückgeben, wäre ein Link zu einem kanonischen Code oder einer Dokumentation sehr willkommen.

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