doc2vec如何在已有的模型基础上进行增量训练，以获得新文本的向量表示

我使用gensim进行doc2vec的训练。

描述问题：

初次训练使用训练集：doc1、doc2。获得模型model1。

增量训练加载model1，使用训练集doc3、doc4。

虽然增量训练改变了model1中的doc1和doc2对应的向量，但是doc3和doc4并没有产生新的向量。

我想请问如何增量训练才能获得doc3和doc4这些新增的文档的向量表示呢？

感激不尽。

def train_doc2vec(self, dir_path):
        corpus = list(self.__build_corpus(dir_path))
        if self.doc2vec_model:
            self.doc2vec_model.build_vocab(corpus, update=True)
            self.doc2vec_model.train(corpus, total_examples=self.doc2vec_model.corpus_count,
                                     epochs=self.doc2vec_model.epochs)
            self.doc2vec_model.save(self.doc2vec_model_path)
        else:
            model = Doc2Vec(vector_size=50, min_count=2, epochs=40)
            model.build_vocab(corpus)
            model.train(corpus, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
            model.save(self.doc2vec_model_path)

https://blog.csdn.net/jackmcgradylee/article/details/77853192