Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 410, in <module> similarities = cosine_similarity(seed_vectors + corpus_vectors) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 1251, in cosine_similarity X, Y = check_pairwise_arrays(X, Y) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 153, in check_pairwise_arrays estimator=estimator, File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 796, in check_array % (array.ndim, estimator_name) ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改这个错误

这个错误的原因是输入的数组维度超过了 `check_pairwise_arrays` 函数的限制。这个函数只能处理二维数组。你需要先将三维数组转换成二维数组，然后再进行相似性计算。可以使用 NumPy 库中的 `reshape()` 函数，将三维数组转换成二维数组。具体的修改方法如下：

1. 导入 NumPy 库：

import numpy as np

2. 将三维数组 `seed_vectors` 和 `corpus_vectors` 转换成二维数组：

seed_vectors = np.reshape(seed_vectors, (seed_vectors.shape[0], -1))
corpus_vectors = np.reshape(corpus_vectors, (corpus_vectors.shape[0], -1))

3. 然后再进行相似性计算：

similarities = cosine_similarity(seed_vectors + corpus_vectors)

这样应该就可以解决这个错误了。