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。