word2vec的total_examples

word2vec的total_examples参数是用于指定训练模型时所使用的文本总数。该参数用于计算模型训练过程中的进度和日志信息。如果未指定该参数，则默认为None。在实际使用中，如果文本数据集比较小，建议设置total_examples参数，以获得更准确的训练结果。如果文本数据集比较大，可以不设置该参数，但在训练时需要注意调整其他参数，以保证训练效果和效率的平衡。

相关问题

You must specify either total_examples or total_words, for proper learning-rate and progress calculations. If you've just built the vocabulary using the same corpus, using the count cached in the model is sufficient: total_examples=model.corpus_count.

这个警告信息通常在训练 Word2Vec 模型时出现。它的意思是你必须指定 total_examples 或 total_words，以便模型可以计算正确的学习率和进度。

如果你已经在训练模型之前使用相同的语料库创建了词汇表，那么可以使用 `model.corpus_count` 缓存中的计数，将其作为 total_examples 参数传递给训练方法。

示例代码：

model.build_vocab(sentences)
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

如果你不想使用缓存中的计数，也可以将 total_examples 或 total_words 参数设置为语料库中的实际值。总的来说，这个警告信息并不会导致代码出错，但是如果你想获得更好的训练效果，最好按照提示设置相应的参数。

KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)上添加新的数据进行训练

这个方法是用来加载一个Word2Vec训练好的模型，如果要添加新的数据进行训练，则需要先将新的数据进行格式转换，然后再用Word2Vec进行训练。具体步骤如下：

1. 加载原始的Word2Vec模型：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

2. 将新的数据进行格式转换：

from gensim.models.word2vec import LineSentence

new_data = "path/to/new/data.txt"
new_sentences = LineSentence(new_data)

3. 将原始模型和新数据合并成一个新模型：

model.build_vocab(new_sentences, update=True)
model.train(new_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

这样就可以将新的数据添加到原始模型中进行训练了。需要注意的是，如果新的数据和原始数据的语料库不同，可能需要对训练超参数进行调整。