解决gensim训练词向量过后使用模型出现的DeprecationWarning问题

最新推荐文章于 2024-06-20 18:22:50 发布
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#自然语言处理

使用Gensim的Word2Vec模型时，直接调用model.similarity会触发DeprecationWarning。本文介绍了解决方案，只需将model.similarity替换为model.wv.similarity，同时index2word也需相应调整。

在训练使用gensim模块的word2vec训练词向量过后，在使用词向量的时候如果直接使用model.similarity(“数量”,“共享”)这种方式会出现DeprecationWarning错误
只需要将model.similarity改为model.wv.similarity即可，使用index2word也是如此。在这里插入图片描述

AttributeError: ‘Word2Vec‘ object has no attribute ‘similarity‘
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07-28 1万+
错误代码： y1 = model.similarity(u"新冠", u"疫情") print(y1) 报错： AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity' 正确代码： y1 = model.wv.similarity(u"新冠", u"疫情") print(y1) 修改方法： 对照Gensim用户手册,找正确的参数引用形式。 用户手册中使用most_similar的方法如下，所以也参照这个用法使用similarity了
Python爬取 | 影评实战 | 探索词向量妙处
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04-27 881
使用影评数据训练词向量、探索词向量，文末喊代码数据
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01-28 1075
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python中gensim库详解
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07-07 9399
gensim生成词向量并获取词向量矩阵 word2vec是目前比较通用的训练词向量的工具，使用Gensim模块，可以使词向量的训练变的简单，但是调用gensim.models的word2vec模块使用skip-gram或CBOW完成词向量训练之后，如何获取词向量中的词汇表以及对应的词向量矩阵呢。本文以一个小例子进行演示。 1. 导入相关包 主要用到了jieba和gensim包，可以使用命令行pip3 install gensim或下载gensim包的方式，具体不述。 import jieba from ge
自然语言处理-使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
清风冷吟
04-20 848
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mym_74的博客
03-07 2353
尝试用gensim来做word2vec，之后还会用glove和fasttext进行比较 获得wiki语料 前往维基百科：资料库下载, 点击中文版的下载，下载这份大的文件 同时安装好需要的gensim包 pip install --upgrade gensim 加载wikiCorpus 下载得到的*.bz2文件可用gensim的WikiCorpus处理 , 能用 get_texts 迭代每一篇文...
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HITzwx的博客
03-02 1486
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer from gensim import corpora,similarities,models import jieba from prettyprint import pp读取诛仙文本内容zhuxian=open('zhuxian.txt').re
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