为什么 Gensim Doc2vec 对象 return 空文档标签？

Question

我的问题是我应该如何解释我的情况？

我按照本教程训练了一个 Doc2Vec 模型 https://blog.griddynamics.com/customer2vec-representation-learning-and-automl-for-customer-analytics-and-personalization/。

出于某种原因，doc_model.docvecs.doctags returns {}。但是 doc_model.docvecs.vectors_docs 似乎 return 是一个合适的值。

为什么 doc2vec 对象没有 return 任何文档标签而是 vectors_docs？

感谢您提前提出意见和回答。

这是我用来训练 Doc2Vec 模型的代码。

from gensim.models.doc2vec import LabeledSentence, TaggedDocument, Doc2Vec
import timeit
import gensim

embeddings_dim = 200    # dimensionality of user representation

filename = f'models/customer2vec.{embeddings_dim}d.model'
if TRAIN_USER_MODEL:

    class TaggedDocumentIterator(object):
        def __init__(self, df):
           self.df = df
        def __iter__(self):
            for row in self.df.itertuples():
                yield TaggedDocument(words=dict(row._asdict())['all_orders'].split(),tags=[dict(row._asdict())['user_id']])

    it = TaggedDocumentIterator(combined_orders_by_user_id)

    doc_model = gensim.models.Doc2Vec(vector_size=embeddings_dim, 
                                      window=5, 
                                      min_count=10, 
                                      workers=mp.cpu_count()-1,
                                      alpha=0.055, 
                                      min_alpha=0.055,
                                      epochs=20)   # use fixed learning rate

    train_corpus = list(it)

    doc_model.build_vocab(train_corpus)

    for epoch in tqdm(range(10)):
        doc_model.alpha -= 0.005                    # decrease the learning rate
        doc_model.min_alpha = doc_model.alpha       # fix the learning rate, no decay
        doc_model.train(train_corpus, total_examples=doc_model.corpus_count, epochs=doc_model.iter)
        print('Iteration:', epoch)

    doc_model.save(filename)
    print(f'Model saved to [{filename}]')

else:
    doc_model = Doc2Vec.load(filename)
    print(f'Model loaded from [{filename}]')

doc_model.docvecs.vectors_docs returns

Answer 1

如果您提供的所有 tags 都是纯 Python 整数，这些整数将用作向量数组的直接索引。

这节省了维护从任意标签到索引的映射的开销。

但是，它也可能导致 vectors 数组过度分配，对于您提供的最大 int 标记来说足够大，即使从未使用过其他较低的 int 也是如此。（也就是说：如果您提供了一个带有 tags=[1000000] 的文档，它会为标签 0 到 1000000 分配一个足够的数组，即使其中大部分从未出现在您的训练数据中。）

如果您希望 model.docvecs.doctags 收集所有标签的列表，请使用字符串标签而不是普通整数。

另外：不要在您自己的循环中多次调用 train()，也不要在您自己的代码中管理 alpha 学习率，除非您有充分的理由这样做。它效率低下且容易出错。（例如，您的代码实际上执行了 200 个训练周期，如果您在不仔细调整 alpha 增量的情况下增加循环计数，您可能会得到无意义的负 alpha 值 – a遵循这种不良做法的代码中非常常见的错误。使用所需的纪元数调用 .train() 一次。将 alpha 和 min_alpha 设置为合理的起始值和接近零的值——可能只是默认值除非你确定你的改变有帮助——然后让他们一个人呆着。

为什么 Gensim Doc2vec 对象 return 空文档标签？

Why does a Gensim Doc2vec object return empty doctags?

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