对于这个问题,我可以给出以下完善且全面的答案:
首先,doc2vec是一种用于将文档表示为向量的技术,它是word2vec的扩展,可以将整个文档作为一个向量进行处理。doc2vec模型的随机状态是指模型在训练过程中的随机初始化参数,这些参数会影响模型的训练结果。
推断是指在已经训练好的doc2vec模型上,通过给定一个新的文档,推断出该文档的向量表示。推断过程中,模型会根据已有的训练结果和随机状态,生成一个新的向量表示。
然而,通过同时推断所有文档来保留每个文档的doc2vec模型的随机状态是不可行的。因为在推断过程中,模型的随机状态是固定的,无法保留每个文档的独立状态。同时推断所有文档会导致所有文档共享相同的随机状态,从而失去了每个文档的独特性。
为了保留每个文档的独立状态,推断过程应该针对每个文档单独进行。可以通过遍历每个文档,分别进行推断,以保留每个文档的独立性。
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