Как число итераций и количество разделов, выпущенных в Apache, вызывают Word2Vec?

Согласно mllib.feature.Word2Vec - искра 1.3.1 документация [1]:

def setNumIterations(numIterations: Int): Word2Vec.this.type

Устанавливает количество итераций (по умолчанию: 1), которое должно быть меньше или равно количеству разделов.

def setNumPartitions(numPartitions: Int): Word2Vec.this.type

Устанавливает количество разделов (по умолчанию: 1). Используйте небольшое число для точности.

Но в этом Pull Request [2]:

Чтобы сделать нашу реализацию более масштабируемой, мы обучаем каждый раздел отдельно и объединить модель каждого раздела после каждой итерации. Чтобы сделать модель более точной, могут потребоваться несколько итераций.

Вопросы:

  • Как параметры numIterations и numPartitions влияют на внутреннюю работу алгоритма?

  • Есть ли компромисс между установкой количества разделов и количеством итераций с учетом следующих правил?

    • больше точности → больше итераций a/c до [2]

    • больше итераций → больше разделов a/c до [1]

    • больше разделов → меньше точности