print(model.similarity_score(word)) AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity_score'

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：

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。

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报错 AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_2480\1221042258.py in <module> 49 # 代码7-3 50 model = gensim.models.Word2Vec.load('tmp/zhwk_news.word2vec') ---> 51 print(model.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.59 52 print(model.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.76 AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity' 怎么解决

这个报错是因为gensim库的版本更新导致在新版本中`Word2Vec`对象没有`similarity`方法，可以使用`wv.similarity`方法，具体修改代码如下：

# 代码7-3
model = gensim.models.Word2Vec.load('tmp/zhwk_news.word2vec')
print(model.wv.similarity('番茄', '西红柿'))  # 相似度为0.59
print(model.wv.similarity('货车', '卡车'))  # 相似度为0.76

这样就可以解决这个报错了。

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：

   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。