Gensim Doc2Vec训练崩溃，出现Killed: 9错误

Gensim Doc2Vec是一个用于训练文本向量表示的Python库。当出现"Killed: 9"错误时，通常表示训练过程中的内存不足，导致系统强制终止了该进程。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 减少训练数据量：如果训练数据集非常大，可以尝试减少数据量，只选择部分数据进行训练。可以通过随机采样或者按照一定规则筛选数据来实现。
2. 增加可用内存：如果你的系统内存较小，可以尝试增加可用内存。可以通过升级硬件、增加虚拟内存等方式来提高可用内存。
3. 优化代码和参数：检查你的代码和参数设置是否合理。有时候，一些不必要的计算或者参数设置不当会导致内存占用过高。可以尝试优化代码逻辑，减少不必要的计算，或者调整参数来降低内存占用。
4. 使用分布式训练：如果单台机器无法满足训练需求，可以考虑使用分布式训练。将训练任务分发到多台机器上进行并行计算，可以有效减少单台机器的内存压力。

关于Gensim Doc2Vec的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的AI开发平台产品-文本分析服务（NLP）链接地址。该产品提供了丰富的自然语言处理功能，包括文本向量化、文本分类、情感分析等，可以帮助你更好地应用Gensim Doc2Vec进行文本处理和分析。