train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]])这段代码会报以下错误: train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]]) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 403, in __getitem__ return self.get_vector(key_or_keys) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 446, in get_vector index = self.get_index(key) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 420, in get_index raise KeyError(f"Key '{key}' not present") KeyError: "Key 'of' not present"如何解决
时间: 2023-12-07 09:03:19 浏览: 35
这个错误的原因是在模型中找不到词汇'of'的向量,因此需要检查一下模型中是否包含了这个词汇。如果模型中确实没有这个词汇,可以尝试使用更大的语料库重新训练模型,或者手动添加这个词汇的向量。
如果模型中包含了这个词汇,可以尝试使用以下方法来解决这个错误:
1. 检查一下词汇表中'of'的索引是否正确。可以使用tokenizer.word_index来查看。
2. 尝试重新加载模型,有时候重新加载可以解决一些奇怪的问题。
3. 确认一下模型是否已经被训练,如果没有被训练,则需要先训练模型。
相关问题
请解释一下这段代码 train_features = np.zeros((len(train_sequences), embedding_dim)) for i, sequence in enumerate(train_sequences): for j, word_index in enumerate(sequence): if word_index != 0: train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]])
这段代码是为了将文本序列映射为向量表示。具体来说,代码首先创建了一个形状为(num_samples, embedding_dim)的全零数组train_features,用于存储文本序列的向量表示。其中,num_samples表示样本数量,embedding_dim表示词向量的维度。接下来,对于每个文本序列,代码遍历该序列中的每个单词,并将其在预训练的词向量模型中的向量表示求平均值,最终得到该文本序列的向量表示。具体来说,代码中的两个循环分别对应了样本的维度和序列的维度。其中,第一个循环对应了样本维度,使用enumerate()函数遍历了train_sequences中的每个样本,并使用变量i记录当前样本的索引。第二个循环对应了序列维度,使用enumerate()函数遍历了当前样本中的每个单词,并使用变量j记录当前单词在当前样本中的索引。在判断当前单词的索引是否为0之后,代码使用tokenizer.index_word[word_index]获取该单词的原始文本,并使用model[...]获取该单词在预训练的词向量模型中的向量表示。最后,代码将每个单词的向量表示求平均值,并将结果存储在train_features中对应的位置上,完成了文本序列到向量表示的转换。
这段代码什么意思 train_features = np.zeros((len(train_sequences), embedding_dim)) for i, sequence in enumerate(train_sequences): for j, word_index in enumerate(sequence): if word_index != 0: train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]])
这段代码的目的是将训练数据集中的文本序列转换为对应的向量表示。首先,代码通过将一个全零数组的形式(数组长度为训练数据集中文本序列的数量,每个序列的长度为embedding_dim)来存储向量表示。然后,对于每个序列中的每个词语,如果该词语的索引不为0,则将该词语的词向量加入到该序列的向量表示中,并且求出该序列的平均向量作为该序列的最终向量表示。最终,该代码会生成一个形如(train_sequences数量, embedding_dim)的二维数组,其中每行表示一个训练文本序列的向量表示。