AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv' 怎么解决

出现 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv' 错误，通常是因为使用的 gensim 版本过高或过低导致的。如果你的 gensim 版本为 4.0.0 或以上，可以将代码中的 `doc_vec_all` 替换为 `model.infer_vector(doc)` 即可。如果你的 gensim 版本为 3.x.x，可以将代码中的 `model.dv.infer_vector(doc)` 替换为 `model.infer_vector(doc)` 即可。

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AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv'

这个错误通常是因为在使用gensim库中的Doc2Vec模型时，尝试访问不存在的属性'dv'。这个错误可能是由于gensim版本更新而导致的，因为gensim 4.0.0版本中已经将'dv'属性更改为'vectors'属性。因此，如果你使用的是gensim 4.0.0或更高版本，你需要将'dv'更改为'vectors'。

以下是一个例子，展示了如何使用gensim 4.0.0版本中的Doc2Vec模型来避免这个错误：

from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument

# 创建一个简单的语料库
data = ["I love machine learning. Its awesome.",
        "I love coding in python",
        "I love building chatbots",
        "they chat amagingly well"]

# 对语料库中的每个文档进行标记
tagged_data = [TaggedDocument(words=d.split(), tags=[str(i)]) for i, d in enumerate(data)]

# 训练Doc2Vec模型
model = Doc2Vec(tagged_data, vector_size=20, min_count=1, epochs=5)

# 获取文档向量
doc_vector = model.infer_vector(["I", "love", "chatbots"])

# 获取与文档向量最相似的文档
sims = model.dv.most_similar([doc_vector], topn=2)

print(sims)

如果你使用的是gensim 4.0.0或更高版本，你需要将'model.dv'更改为'model.vectors'，如下所示：

sims = model.vectors.most_similar([doc_vector], topn=2)

AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv' 这个报错怎么解决

这个报错可能是由于gensim库的版本更新导致的，旧版本中使用model.dv来获取词向量，而新版本中使用model.wv来获取词向量。可以尝试将代码中的model.dv替换为model.wv，例如：

import os 
import jieba 
import gensim 
from langconv import Converter 
from gensim.corpora import WikiCorpus 

# 定义LabeledLineSentence类 
class LabeledLineSentence(object): 
    def __init__(self, wkc): 
        self.wkc = wkc 
        self.wkc.metadata = True 

    def __iter__(self): 
        for content, (page_id, title) in self.wkc.get_texts(): 
            yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument( 
                words=[w for c in content for w in jieba.cut(Converter('zh-hans').convert(c))], 
                tags=[title]) 

# 代码7-5 
def train(): 
    zh_name = 'data/zh-latest-pages-articles.xml.bz2' 
    wkc = WikiCorpus(zh_name, lemmatize=False, dictionary={}) 
    documents = LabeledLineSentence(wkc) 
    model = gensim.models.Doc2Vec(documents, dm=0, dbow_words=1, 
                                  size=192, window=8, min_count=19, 
                                  iter=5, workers=8) # 使用Doc2Vec训练段落向量 
    model.save('tmp/zhwk_news.doc2vec') 

if __name__ == '__main__': 
    if os.path.exists('tmp/zhwk_news.doc2vec') == False: 
        print('开始训练模型') 
        train() 
        print('模型训练完毕') 

    # 代码7-6 
    model = gensim.models.Doc2Vec.load('tmp/zhwk_news.doc2vec') 
    print(model.wv.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.55 
    print(model.wv.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.78

如果还有问题，请提供完整的错误提示信息和相关代码。