gensim 实现中 DBOW doc2vec 的 word2vec 映射来自哪里？
Where is word2vec mapping coming from for DBOW doc2vec in gensim implementation?
我正在尝试将 gensim 用于 doc2vec 和 word2vec。
由于PV-DM方法可以同时生成word2vec和doc2vec，
我认为 PV-DM 是正确的模型。
因此，我通过为 PV-DM
指定 dm=1 使用 gensim 创建了一个模型
我的问题如下：
当我在 Doc2vec 对象上调用 train 时，word2vec 模型与 doc2vec 一起训练是真的吗？？
似乎 属性 wv 包含 word2vec 并且甚至在训练之前就可用。这是word2vec的静态版本吗？
我还创建了 DBOW 模型并注意到它也包含 wv。这也是我在上一个问题中提到的静态版本的word2vec吗？
(1) 是的，word-vectors 在 PV-DM 模式下与 doc-vectors 同时训练。
(2)训练前wv属性的内容是randomly-initialized，未训练word-vectors。 （与 word2vec 一样，所有向量都是随机的，low-magnitude 个起始位置。）
(3) 在普通 PV-DBOW 模式 (dm=0) 中，由于 code-sharing，wv 向量仍然被分配和初始化——但从未被训练。在 PV-DBOW 训练结束时，wv word-vectors 将保持不变，因此 random/useless。 （他们根本不参加训练。）
如果您启用可选的 dbow_words=1 参数，那么 skip-gram word-vector 训练将是 mixed-in 普通 PV-DBOW 训练。这将以交错的方式完成，因此每个目标词（待预测）将用于训练 PV-DBOW doc-vector，然后是相邻的上下文 word-vectors。结果，wv word-vectors 将被训练，并在 "same space" 中与 doc-vectors 进行有意义的比较。
使用此选项，训练将比普通 PV-DBOW 花费更长的时间（与 window 大小相关的一个因素）。对于任何特定的 end-purpose，此模式下的 doc-vectors 可能更好（如果 word-to-word 预测有效地帮助以有用的方式扩展语料库）或更糟（如果模型花费太多精力word-to-word 预测有效 diluted/overwhelmed full-doc doc-to-word 预测中的其他模式）。
我正在尝试将 gensim 用于 doc2vec 和 word2vec。
由于PV-DM方法可以同时生成word2vec和doc2vec， 我认为 PV-DM 是正确的模型。
因此，我通过为 PV-DM
指定dm=1 使用 gensim 创建了一个模型
我的问题如下：
当我在 Doc2vec 对象上调用
train时，word2vec 模型与 doc2vec 一起训练是真的吗？？似乎 属性
wv包含 word2vec 并且甚至在训练之前就可用。这是word2vec的静态版本吗？我还创建了 DBOW 模型并注意到它也包含
wv。这也是我在上一个问题中提到的静态版本的word2vec吗？
(1) 是的，word-vectors 在 PV-DM 模式下与 doc-vectors 同时训练。
(2)训练前wv属性的内容是randomly-initialized，未训练word-vectors。 （与 word2vec 一样，所有向量都是随机的，low-magnitude 个起始位置。）
(3) 在普通 PV-DBOW 模式 (dm=0) 中，由于 code-sharing，wv 向量仍然被分配和初始化——但从未被训练。在 PV-DBOW 训练结束时，wv word-vectors 将保持不变，因此 random/useless。 （他们根本不参加训练。）
如果您启用可选的 dbow_words=1 参数，那么 skip-gram word-vector 训练将是 mixed-in 普通 PV-DBOW 训练。这将以交错的方式完成，因此每个目标词（待预测）将用于训练 PV-DBOW doc-vector，然后是相邻的上下文 word-vectors。结果，wv word-vectors 将被训练，并在 "same space" 中与 doc-vectors 进行有意义的比较。
使用此选项，训练将比普通 PV-DBOW 花费更长的时间（与 window 大小相关的一个因素）。对于任何特定的 end-purpose，此模式下的 doc-vectors 可能更好（如果 word-to-word 预测有效地帮助以有用的方式扩展语料库）或更糟（如果模型花费太多精力word-to-word 预测有效 diluted/overwhelmed full-doc doc-to-word 预测中的其他模式）。