Как постепенно обучать классификатор nltk

Я работаю над проектом по классификации фрагментов текста с помощью модуля python nltk и классификатора naivebayes. Я могу тренироваться на данных корпуса и классифицировать другой набор данных, но хотел бы ввести дополнительную информацию для обучения в классификатор после первоначального обучения.

Если я не ошибаюсь, этого не происходит. Представляется, что это способ сделать это, поскольку метод NaiveBayesClassifier.train принимает полный набор обучающих данных. Есть ли способ добавить к обучающим данным без ввода исходного набора функций?

Я открыт для предложений, включая другие классификаторы, которые могут принимать новые обучающие данные с течением времени.