问题描述
我阅读了各种研究论文，其中提到可以改进快速文本模型以提高其准确性 (https://github.com/mfaruqui/retrofitting)。但是我在如何实施它时遇到了麻烦。
上面的github链接，将采用一个矢量文件并对其进行改造，输出另一个矢量文件。我可以使用 gensim 库加载它。然而，由于它是一个矢量文件，它不再是一个模型，它不会预测 OOV（词汇外）词。这使它毫无意义。有没有办法以某种方式重新训练模型，使其具有更好的准确性？
解决方法
据我了解，通过阅读 paper 和浏览 repository，建议的方法只允许提高向量的质量 (.vec)输入。
正如您所读到的 here，fastText 表示词汇外单词的能力是 .bin 模型（包含所有 n-gram 的向量）所固有的。
正如您可能已经理解的那样，使用建议的方法没有开箱即用的方法来改造 fastText 模型。