KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)上添加新的数据进行训练

这个方法是用来加载一个Word2Vec训练好的模型，如果要添加新的数据进行训练，则需要先将新的数据进行格式转换，然后再用Word2Vec进行训练。具体步骤如下：

1. 加载原始的Word2Vec模型：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

2. 将新的数据进行格式转换：

from gensim.models.word2vec import LineSentence

new_data = "path/to/new/data.txt"
new_sentences = LineSentence(new_data)

3. 将原始模型和新数据合并成一个新模型：

model.build_vocab(new_sentences, update=True)
model.train(new_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

这样就可以将新的数据添加到原始模型中进行训练了。需要注意的是，如果新的数据和原始数据的语料库不同，可能需要对训练超参数进行调整。

相关问题

model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

这行代码的作用是从文件中加载预训练的word2vec模型，`model_file`是保存模型的文件路径，`binary`参数指定模型文件是否是二进制格式，默认为True。

如果`binary`参数为True，表示模型文件是以二进制格式保存的，加载时需要使用`load_word2vec_format`方法。如果`binary`参数为False，表示模型文件是以文本格式保存的，需要使用`load_word2vec_format`方法的另一个版本`load_word2vec_format(fname, fvocab=None, binary=False, encoding='utf8', unicode_errors='strict')`加载。这个方法中，`fname`参数指定模型文件的路径，`fvocab`参数是词汇表文件的路径，如果指定了该参数，则会同时加载词汇表文件。

示例代码如下：

import gensim

# 加载预训练的word2vec模型
model_file = 'path/to/word2vec.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

# 获取词向量
vector = model['word']

其中，`word`是要获取词向量的词汇，`vector`是该词汇的词向量。需要注意的是，如果模型中没有该词汇，会抛出`KeyError`异常。

Word2Vec使用load（model_file, binary=True）时出现TypeError: load() got an unexpected keyword argument 'binary'

如果您的 `Word2Vec` 的版本是 `gensim` 4.0 或更高版本，那么 `load()` 方法的参数已经发生了改变，不再支持 `binary` 参数。

在新版的 `gensim` 中，可以通过在文件名中添加 `.gz` 后缀来指定加载的模型文件为压缩的二进制格式，例如：

from gensim.models import Word2Vec

model_file = 'model.bin.gz'
model = Word2Vec.load(model_file)

如果您想要加载文本格式的模型文件，则需要使用 `KeyedVectors` 类的 `load_word2vec_format()` 方法，例如：

from gensim.models import KeyedVectors

model_file = 'model.txt'
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file)

需要注意的是，这里加载的是文本格式的模型文件，而不是二进制格式的模型文件，因此不需要指定 `binary=True` 参数。