print(model.similarity_score(word)) AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity_score'
时间: 2023-10-26 08:59:23 浏览: 47
对不起,Word2Vec模型没有 `similarity_score` 方法。要计算两个词语的相似度,你可以使用 `similarity` 方法。下面是一个示例:
```python
word1 = 'apple'
word2 = 'orange'
similarity = model.similarity(word1, word2)
print(similarity)
```
请确保你已经正确加载了 Word2Vec 模型并使用了正确的方法名称。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够帮助你解决问题。
相关问题
AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'n_similarity'
这个错误是由于你正在使用的Word2Vec对象没有n_similarity属性引起的。n_similarity是gensim库中Word2Vec类的一个方法,用于计算两个词向量之间的相似度。可能的原因是你使用的gensim版本较旧,没有这个属性。
要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确保你的gensim库是最新版本。你可以使用以下命令来更新gensim库:
```
pip install --upgrade gensim
```
2. 如果更新后仍然出现相同的错误,请检查你的代码中是否有其他地方导入了名为Word2Vec的类,并且该类没有n_similarity属性。你可以尝试使用以下代码来确认你导入的是gensim库中的Word2Vec类:
```python
from gensim.models import Word2Vec
```
如果你导入的是其他库中的Word2Vec类,那么你需要查看该库的文档,了解如何计算词向量之间的相似度。
希望这些信息对你有帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity'
这个错误通常是因为Word2Vec对象没有'similarity'属性导致的。这可能是因为您的Word2Vec对象没有正确初始化或加载。请确保您已经正确地初始化了Word2Vec对象并加载了所需的模型。您可以尝试重新加载模型或检查代码中的拼写错误和语法错误。
以下是一个例子,演示如何使用gensim库中的Word2Vec模型计算两个单词之间的相似度:
```python
from gensim.models import Word2Vec
# 加载模型
model = Word2Vec.load('model.bin')
# 计算相似度
similarity_score = model.wv.similarity('word1', 'word2')
# 输出结果
print(similarity_score)
```