Word2Vec कार्यान्वयन iterमें एक पैरामीटर हैgensim
class gensim.models.word2vec.Word2Vec (वाक्य = कोई नहीं, आकार = 100, अल्फा = 0.025, खिड़की = 5, min_count = 5, max_vocab_size = कोई नहीं, नमूना = 0, बीज = 1, श्रमिक = 1, min_alpha = 0.0001, sg = 1, hs = 1, ऋणात्मक = 0, cbow_mean = 0, hashfxn =, iter = 1 , null_word = 0, trim_rule = कोई नहीं, Sorted_vocab = 1)
यह युगों की संख्या निर्दिष्ट करता है, अर्थात:
iter = कॉर्पस पर पुनरावृत्तियों (युगों) की संख्या।
क्या किसी को पता है कि क्या कॉर्पस के ऊपर मॉडल को बेहतर बनाने में मदद मिलती है?
क्या iterडिफ़ॉल्ट रूप से 1 पर सेट होने का कोई कारण है? क्या नहीं को बढ़ाने में बहुत प्रभाव है। युगों का?
क्या कोई सेट करने के लिए कोई वैज्ञानिक / अनुभवजन्य मूल्यांकन है। युगों का?
वर्गीकरण / प्रतिगमन कार्य के विपरीत, ग्रिड खोज विधि वास्तव में काम नहीं करेगी क्योंकि वैक्टर एक असुरक्षित तरीके से उत्पन्न होते हैं और उद्देश्य फ़ंक्शन केवल या तो पदानुक्रमित सॉफ्टमैक्स या नकारात्मक नमूनाकरण द्वारा होता है।
वहाँ कोई जल्दी कटौती तंत्र को कम करने के लिए नहीं है। एक बार जब वैक्टर परिवर्तित हो जाता है? और क्या पदानुक्रमित सॉफ्टमैक्स या नकारात्मक नमूनाकरण उद्देश्य परिवर्तित हो सकता है?