word2vec.load()报错的解决方法

最新推荐文章于 2024-03-31 18:39:12 发布

林林林林林林林林林林林林

最新推荐文章于 2024-03-31 18:39:12 发布

阅读量6.6k

点赞数 8

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ouyang953517554/article/details/113246843

很感谢 https://www.cnpython.com/qa/49234.终于解决问题了。记录一下。
在网上找了一些大的词向量模型，load的时候一直报错：

# 最初使用的load方式
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('./model/baike_26g_news_13g_novel_229g.model')

load .model后缀时报一下错：

AttributeError: 'EuclideanKeyedVectors' object has no attribute 'negative'

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

林林林林林林林林林林林林

关注关注

8
点赞
踩
11

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

word2vec实战

weixin_43178406的博客

10-09

2087

本文主要介绍了word2vec实战，希望能对学习word2vec的同学有所帮助。文章目录 1. 拟合模型 2. 模型的保存与加载 3. 词向量的保存与加载 4. 词向量的一些应用 5. build_vocab应用 6. Word2Vec参数简介 7. train参数简介 8. load_api参数简介

【主题建模】Gensim 中的 Word2Vec

书山有路，学海无涯。记录成长，追逐梦想

01-22

1653

BOW 和 TF-IDF 都只着重于词汇出现在文件中的次数，未考虑语言、文字有上下文的关联，针对上下文的关联，Google 研发团队提出了词向量 Word2vec，将每个单字改以上下文表达，然后转换为向量，这就是词嵌入（Word Embedding），与 TF-IDF 输出的是稀疏向量不同，词嵌入的输出是一个稠密的样本空间。

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

加载Word2Vec模型时候出现的错误总结

junR_980218的博客

03-23

1588

加载Word2Vec模型时候出现的错误总结

NLP笔记：word2vec简单考察

codename_cys的博客

11-28

2492

NLP笔记：word2vec简单考察 1. 简介 2. word2vec原理介绍 3. gensim实现 4. tensorflow实现 1. cbow方式 2. skip gram方式 3. 直接生成方式 4. 结论 5. pytorch实现 1. cbow方式 2. skip gram方式 6. 总结 7. 参考链接 1. 简介 word2vec是nlp之中蛮老的一个技术了，讲道理工作了两年多也基本没有用过这个玩意，除了刚开始工作的时候用了一下之后后面基本就是直接训练了。 wo..

word2vec

Thinking_boy1992的博客

11-24

1019

本文翻译自本文通过word2vec的“skip-gram and CBOW模型进行深度学习，使用hierarchical softmax 或negative sampling；训练算法最初是从C包中移植出来，https://code.google.com/archive/p/word2vec/，并且拓展了一些功能；有一个关于gensim word2vec 的博客教程，使用GoogleN

问题xxx： TypeError: __randomstate_ctor() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 were given

qq_42405577的博客

03-01

5213

【解决方法】 bclf = pickle.load(f_bclf) TypeError: __randomstate_ctor() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 were given

Python由于gensim版本原因Word2vec调用时3个报错问题解决办法

sweet_tea_的博客

05-16

4206

报错1：TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘size‘ 根据官方手册，将 size改为vector_size 报错2：TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘iter‘ 根据官方手册，将 iter改为epochs 报错3：TypeError: ‘Word2Vec’ object is not subscriptable 根据官方手册，原始调用词向量直接使用命令model

调用gensim包的word2vec模型加载方法

K837871735的博客

11-26

1673

word2vec加载向量模型方法这里分了三个方法，分别是调用.txt文件的、调用.bin文件的和调用.model文件的方法。前提是这三个文件都是没有向量残损的，如果有会报出其他的一些错误。调用.model文件 from gensim.models import word2vec filepath = '文件绝对路径' # 没有文件后缀名 model = word2vec.Word2Vec.load(filepath) 调用.txt文件 import gensim filepath = '文件绝对路

word2vec查询词向量时报错：'utf-8' codec cann't decode bytes in position 96-07:unexpected end of data

ying.F的博客

05-20

3088

加载word2vec模型时报错： model_path = "model/Hanlp_cut_news.bin" w2v_dict = word2vec.load(model_path) print(w2v_dict["奥运"]) Traceback (most recent call last): File "/home/iiip/PycharmProjects...

【Word2vec报错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘iter/size‘】

aaa_zsygxka的博客

02-16

3083

@[TOC](Word2vec报错TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘iter/size’) 最近在用gensim做word2vec训练词向量，看了很多教程，自己跑代码却报错，查了一下才发现是因为gensim版本不同，所以参数的名字有些不太一样。只要把size改成vector_size，iter改成epochs就可以了参考了这两篇博文 https://blog.csdn.net/Wuli_jiejie/article/detai

自然语言处理 - 预训练word2vec

yingzi的技术博客

09-07

883

在前向传播中，跳元语法模型的输入包括形状为（批量大小，1）的中心词索引cenetr和形状为（批量大小，max_len）的上下文与噪声词索引contexts_and_negatives。这两个变量首先通过嵌入层从词元索引转换成向量，然后它们的批量矩阵相乘返回形状为（批量大小，1，max_len）的输出输出中的每个元素时中心词向量和上下文或噪声词向量的点积让我们为一些样例输入打印此skip_gram函数的输出形状训练阶段代码实现定义如下，由于填充存在，损失函数的计算与以前的训练函数略有不同。

word2vec text8数据集

12-12

深度学习中word2vector测试语料text8，Word2Vec数据集。TensorFlow实战

baike_spider.zip

04-29

博文对应的代码 https://blog.csdn.net/efine_dxq/article/details/90736671

使用gensim.models.Word2Vec.load(‘model.txt‘)报错，导致模型加载不了的解决办法之一

mine

12-05

1433

背景：想做一个基于Word2Vec的分析标题与标题之间相关性的模型，训练完之后保存模型。再加载发生了如下错误：一开始，保存模型的语句是：加载模型的语句是：尝试了很多网上的教程，均无功而返，直到看到了这篇文章。结合报错语句的最后一行，猜测应该是文件格式的问题。遂采用.pkl来保存 https://cloud.tencent.com/developer/article/1734787#:~:text=%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%EF%BC%8C%E9%80

word2vec模型训练保存加载及简单使用