word2vec中.get_vecattr与.set_vecattr

在word2vec中，.get_vecattr和.set_vecattr是两个函数，可以用于获取和设置词向量模型中的属性。

.get_vecattr函数用于获取词向量模型中指定词的向量属性。其语法如下：

model.wv.get_vecattr(word, attr)

其中，word是要获取向量属性的词，attr是要获取的属性名，如向量维度（vector）、词频（count）等。

.set_vecattr函数用于设置词向量模型中指定词的向量属性。其语法如下：

model.wv.set_vecattr(word, attr, val)

其中，word是要设置向量属性的词，attr是要设置的属性名，如向量维度（vector）、词频（count）等，val是要设置的属性值。

需要注意的是，使用这两个函数需要先加载词向量模型，例如：

from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('model.bin')

然后才能调用这两个函数，获取和设置词向量模型中的属性。

相关问题

AttributeError: The vocab attribute was removed from KeyedVector in Gensim 4.0.0. Use KeyedVector's .key_to_index dict, .index_to_key list, and methods .get_vecattr(key, attr) and .set_vecattr(key, attr, new_val) instead.

这个错误通常发生在使用 `gensim` 库中的 `KeyedVectors` 类时，尝试使用 `vocab` 属性时出错。这个错误的原因是在 `gensim` 4.0.0 版本中，已经将 `vocab` 属性从 `KeyedVectors` 类中移除了。

在新版本的 `gensim` 库中，您应该使用 `KeyedVectors` 对象的 `.key_to_index` 字典、`.index_to_key` 列表以及 `.get_vecattr(key, attr)` 和 `.set_vecattr(key, attr, new_val)` 方法来代替 `vocab` 属性。例如，如果您想查找某个单词的索引，可以使用 `.key_to_index` 字典：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/your/word2vec/model', binary=True)

word_index = model.key_to_index['word']

如果您想查找某个索引对应的单词，可以使用 `.index_to_key` 列表：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/your/word2vec/model', binary=True)

word = model.index_to_key[42]

如果您想获取某个单词对应的词向量，可以使用 `.get_vecattr(key, attr)` 方法：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/your/word2vec/model', binary=True)

vector = model.get_vecattr('word', 'vectors')

如果您想修改某个单词的词向量，可以使用 `.set_vecattr(key, attr, new_val)` 方法：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/your/word2vec/model', binary=True)

new_vector = [1.0, 2.0, 3.0]
model.set_vecattr('word', 'vectors', new_vector)

请注意，如果您使用的是旧版本的 `gensim` 库，这个错误通常不会发生。

在word2vec中KeyedVectors.load_word2vec_format与Word2Vec.load的区别是什么

`KeyedVectors.load_word2vec_format()`和`Word2Vec.load()`都是用于加载Word2Vec模型的方法，但它们的使用方式略有不同。

`Word2Vec.load()`方法可以加载Word2Vec模型的全部内容，包括词汇表、词向量矩阵、模型参数等等。这个方法返回一个`Word2Vec`对象，可以使用这个对象来执行各种操作，例如查找词向量、计算相似度等等。以下是一个示例代码：

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec.load('model.bin')
vector = model['word']

在这个例子中，我们使用`Word2Vec.load()`方法加载了Word2Vec模型文件`model.bin`，并使用`model['word']`来查找词`word`的词向量。

`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法只加载了Word2Vec模型的词向量矩阵，而没有加载词汇表和模型参数等等。这个方法返回一个`KeyedVectors`对象，可以使用这个对象来执行各种操作，例如查找词向量、计算相似度等等。以下是一个示例代码：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)
vector = model['word']

在这个例子中，我们使用`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法加载了Word2Vec模型文件`model.bin`的词向量矩阵，并使用`model['word']`来查找词`word`的词向量。需要注意的是，因为我们加载的是二进制格式的模型文件，所以`binary`参数需要设置为`True`。

总的来说，`Word2Vec.load()`方法更加全面，可以加载整个Word2Vec模型，但是需要占用更多的内存和计算资源。而`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法只加载了词向量矩阵，相对来说更加轻量级，但是不支持一些高级操作，例如训练模型、保存模型等等。