model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)
时间: 2024-03-05 18:48:06 浏览: 17
这段代码的作用是从文件中加载已经训练好的word2vec模型。其中,`model_file`是指模型文件的路径,`binary=True`表示模型文件是以二进制格式保存的。如果模型文件是以文本格式保存的,则需要将`binary`参数设置为`False`。
加载模型后,可以通过以下代码获取词向量:
```
vector = model['word']
```
其中,`word`是指需要获取词向量的词汇。如果`word`不在词汇表中,会抛出`KeyError`异常。
除了获取单个词汇的词向量外,还可以通过以下代码获取一组词汇的词向量:
```
vocab = ['word1', 'word2', 'word3', ...]
vectors = model[vocab]
```
在上述代码中,`vocab`是一个包含多个词汇的列表,`vectors`是一个二维数组,每行表示一个词汇的词向量。
需要注意的是,如果模型文件非常大,加载模型的时间会比较长,可能会消耗大量的内存。建议在使用模型时,将模型加载到内存中,并重复使用,以避免重复加载模型的开销。
相关问题
KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)上添加新的数据进行训练
这个方法是用来加载一个Word2Vec训练好的模型,如果要添加新的数据进行训练,则需要先将新的数据进行格式转换,然后再用Word2Vec进行训练。具体步骤如下:
1. 加载原始的Word2Vec模型:
```python
from gensim.models import KeyedVectors
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)
```
2. 将新的数据进行格式转换:
```python
from gensim.models.word2vec import LineSentence
new_data = "path/to/new/data.txt"
new_sentences = LineSentence(new_data)
```
3. 将原始模型和新数据合并成一个新模型:
```python
model.build_vocab(new_sentences, update=True)
model.train(new_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
```
这样就可以将新的数据添加到原始模型中进行训练了。需要注意的是,如果新的数据和原始数据的语料库不同,可能需要对训练超参数进行调整。
Word2Vec使用load(model_file, binary=True)时出现TypeError: load() got an unexpected keyword argument 'binary'
如果您的 `Word2Vec` 的版本是 `gensim` 4.0 或更高版本,那么 `load()` 方法的参数已经发生了改变,不再支持 `binary` 参数。
在新版的 `gensim` 中,可以通过在文件名中添加 `.gz` 后缀来指定加载的模型文件为压缩的二进制格式,例如:
```python
from gensim.models import Word2Vec
model_file = 'model.bin.gz'
model = Word2Vec.load(model_file)
```
如果您想要加载文本格式的模型文件,则需要使用 `KeyedVectors` 类的 `load_word2vec_format()` 方法,例如:
```python
from gensim.models import KeyedVectors
model_file = 'model.txt'
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file)
```
需要注意的是,这里加载的是文本格式的模型文件,而不是二进制格式的模型文件,因此不需要指定 `binary=True` 参数。