/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/glove.py:9: DeprecationWarning: `np.float` is a deprecated alias for the builtin `float`. To silence this warning, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here. Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations vec = np.array(line[1:], dtype=np.float)

这是一个 Python 警告信息，提示您使用了一个已经被弃用的 NumPy 类型别名 `np.float`，建议您使用 `float` 或 `np.float64`。具体来说，您可以将 `dtype=np.float` 修改为 `dtype=float` 或 `dtype=np.float64`。这样可以消除警告信息并保证代码的向后兼容性。

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Traceback (most recent call last): File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/test.py", line 3, in <module> model = Word2Vec.load("GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz") File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1953, in load model = super(Word2Vec, cls).load(*args, **kwargs) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/utils.py", line 486, in load obj = unpickle(fname) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/utils.py", line 1461, in unpickle return _pickle.load(f, encoding='latin1') # needed because loading from S3 doesn't support readline() _pickle.UnpicklingError: invalid load key, '3'. 如何解决

这个错误的原因可能是你的模型文件（`GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz`）已经损坏或者不完整，导致无法正确加载模型。你可以尝试重新下载该模型文件，确保下载的文件完整无误。或者，你可以使用其他的词向量模型，如 FastText、GloVe 等。

另外，你可以尝试使用 Python 自带的 gzip 库来解压该文件，然后再加载模型。具体代码如下：

import gzip
from gensim.models import KeyedVectors

with gzip.open('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', 'rb') as f:
    model = KeyedVectors.load_word2vec_format(f, binary=True)

这里使用了 `KeyedVectors` 类来加载模型，同时通过 `gzip` 库来解压压缩文件。

Traceback (most recent call last): File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/test.py", line 16, in <module> if word not in model.wv.vocab: NameError: name 'model' is not defined 如何解决

这个错误是因为在代码中，变量 `model` 没有被定义或者没有被正确地引入。可能是因为你没有正确地导入 Gensim 库或者没有正确地加载训练好的模型。你可以检查一下代码中是否有以下两行代码中的一行，这两行代码分别用于导入 Gensim 库和加载训练好的模型：

from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load("your_model_path")

如果你已经有了这两行代码，那么可能是模型的路径不正确，你需要检查一下模型的路径是否正确。如果还有问题，你可以贴出代码片段，我可以帮你进一步分析。