训练后的新模型与旧模型如何融合？
因此，主要的问题是：如何保留已有的模型数据并将新的数据添加到模型中？
谢谢
共有1个答案
据我所知，合并不同的模型是不可能的，但可以为查找器指定不同的文件。
来自Sinopsys：
$bin/opennlp TokenNameFinder用法：opennlp TokenNameFinder model1 model2....modelN<句子
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在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。 然而，如果你对其内部的工作流程有一定了解的话，当面对一个机器学习任务时候，这些理论可以帮助你快速的找到恰
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在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。 然而，如果你对其内部的工作流程有一定了解的话，当面对一个机器学习任务时候，这些理论可以帮助你快速的找到恰
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我仍在学习Python和创建模型，对使用Spacy的NLP非常陌生。我曾经https://spacy.io/usage/training#ner培训Spacy现有的模式——en_core_web_sm。 我用我的领域特定实体训练了这个模型。 现在我假设我会在输出目录中找到一个模型文件。相反，我有4个子文件夹——词汇表、ner、标记器、解析器。还有2个文件meta.json和标记器。ner子文件夹有
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如何保存已训练的模型？ 以后如何还原此保存的模型？
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例如，没有找到一些名称，我想向现有数据模型添加新数据。我找到了这个点击这里的答案，但我不明白 什么是？是的克隆吗？ 我们应该加载现有模型并从文件中添加新数据？什么类型的信息应该包含？
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我使用的OpenNLP模型如下： 我想把我的数据附加到训练数据集中，这些模型就是在这个数据集中训练的。那么请告诉我从哪里可以得到原始数据集？