python中KeyError: '相似度'怎么解决，没有这个键就创建出来

如果你想要在字典中访问一个键时，如果该键不存在则创建该键并设置其默认值，你可以使用字典的 setdefault() 方法，示例如下：

my_dict = {}
value = my_dict.setdefault('相似度', 0.0)

在上面的代码中，如果字典 my_dict 中不存在键 '相似度'，则 setdefault() 方法会创建该键并将其值设置为 0.0，然后返回该键的值赋值给变量 value；如果该键已经存在，则直接返回该键的值赋值给变量 value，不会修改该键的值。这样就可以避免 KeyError 异常的出现，并且在需要时自动创建新的键。

相关问题

python中KeyError: '相似度'怎么解决

KeyError: '相似度' 是指在字典中查找一个不存在的键时出现的错误。你需要检查一下代码，看看你的字典中是否存在键为 '相似度'。如果不存在，你可以通过在执行代码之前先初始化字典并添加相应的键值对来解决该问题。如果该键存在，你可以通过修改代码来确保在访问该键之前先进行检查，例如使用字典的 get() 方法来获取键值对，这样即使该键不存在也不会抛出 KeyError 异常。

用word2vec计算两个文本的相似度

使用word2vec计算两个文本的相似度可以通过以下步骤来实现：

1. 导入所需的库

import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

2. 加载预训练的word2vec模型

w2v_model = Word2Vec.load('path/to/pretrained/word2vec/model')

3. 对每个文本进行分词处理，得到词向量表示

def get_word_vectors(text):
    word_vectors = []
    for word in text.split():
        try:
            word_vectors.append(w2v_model.wv[word])
        except KeyError:
            # 如果单词在模型中不存在，则跳过
            pass
    return np.array(word_vectors)
    
text1_vectors = get_word_vectors(text1)
text2_vectors = get_word_vectors(text2)

4. 计算两个文本的余弦相似度

similarity = cosine_similarity(text1_vectors, text2_vectors)

余弦相似度的取值范围是[-1, 1]，值越大表示文本越相似，值越小表示文本越不相似。