这可能听起来是个简单的问题，但我在这方面还是新手。假设我使用Google预训练的word2vector模型（https://github.com/dav/word2vec）来训练一个分类模型。我保存了我的分类模型。现在我将分类模型重新加载到内存中以测试新实例。我还需要再次加载Google的word2vector模型吗？还是它只在训练我的模型时使用？

回答：

这取决于你的语料库和测试样本是如何构建和预处理的。

你可能使用预训练的词向量将文本转换为数值特征。首先，文本样本被向量化以训练分类器。之后，其他（测试/生产）文本样本将以相同的方式向量化，并提交给分类器以获取其判断结果。

因此，你需要对测试/生产文本样本使用与训练时相同的文本到向量的转换过程。也许你已经在之前的批量步骤中完成了这个操作，在这种情况下，你已经有了分类器使用的向量形式的特征。但通常你的分类器流程本身会处理原始文本，并将其向量化——在这种情况下，它在测试时需要与训练时相同的预训练（词）到（向量）的映射可用。