module 'gensim.models' has no attribute 'doc2Vec'

在gensim库中，没有名为'doc2Vec'的属性。gensim库是一个用于主题建模、文本相似度计算和文档向量化等自然语言处理任务的Python库。它提供了许多功能强大的模型和算法，但是没有直接提供'doc2Vec'模型。

然而，gensim库提供了一个名为'Doc2Vec'的模型，用于将文档转换为向量表示。Doc2Vec模型是一种基于词袋模型和词向量模型的扩展，它可以学习到文档的向量表示，从而可以用于计算文档之间的相似度、聚类等任务。

要使用Doc2Vec模型，您需要导入gensim库中的'models'模块，并使用'Doc2Vec'类来创建和训练模型。以下是一个简单的示例代码：

from gensim.models import Doc2Vec
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument

# 创建一个TaggedDocument列表，每个TaggedDocument包含一个文档的词列表和标签
documents = [TaggedDocument(words=['hello', 'world'], tags=['doc1']),
             TaggedDocument(words=['foo', 'bar'], tags=['doc2'])]

# 创建并训练Doc2Vec模型
model = Doc2Vec(documents, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 使用训练好的模型获取文档向量
vector = model.infer_vector(['hello', 'world'])

# 打印文档向量
print(vector)

希望这个回答能够帮到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。