使用load_word2vec_format()加载二进制词向量文件

可以使用gensim库中的load_word2vec_format()方法来加载保存为二进制格式的词向量文件。下面是一个简单的示例代码：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载二进制格式的词向量文件
model = KeyedVectors.load_word2vec_format("word2vec.bin", binary=True)

# 使用词向量
vector = model["sentence"]
similar_words = model.most_similar("sentence")

在上面的代码中，首先使用KeyedVectors类的load_word2vec_format()方法加载保存为二进制格式的词向量文件。加载后的词向量可以像普通的Python字典一样使用，例如可以通过索引获取某个词的词向量，也可以使用most_similar()方法获取与某个词最相似的词。

相关问题

使用KeyedVectors.load_word2vec_format加载词向量后获取单个词向量

使用`KeyedVectors.load_word2vec_format`加载词向量后，可以通过以下方式获取单个词向量：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载词向量
path_to_vectors = 'path/to/vectors'
word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(path_to_vectors, binary=False)

# 获取单个词向量
vector = word_vectors['word']

其中，`word`为指定的单词。如果指定的单词不在模型中，会抛出`KeyError`异常。如果词向量文件是以二进制格式保存的，请将`binary`参数设为`True`。

load_word2vec_format参数

load_word2vec_format函数是gensim库中用于加载预训练好的word2vec模型的函数。它有以下几个参数：

1. fname：预训练好的词向量文件路径。
2. fvocab：词汇表文件路径（可选）。
3. binary：词向量文件是否是二进制格式，默认值为True。
4. encoding：词向量文件的编码方式，默认值为utf-8。
5. unicode_errors：读取词向量文件时遇到编码错误时的处理方式，默认值为strict。
6. limit：读取的最大词向量数，默认值为None，表示读取所有词向量。
7. datatype：词向量数据类型，默认值为numpy.float32。

例如，如果要加载名为“model.bin”的二进制格式的word2vec模型，可以使用以下代码：

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)