AttributeError: 'KeyedVectors' object has no attribute 'wv'

这个错误通常发生在使用 `gensim` 库中的 `KeyedVectors` 类时，尝试使用 `wv` 属性时出错。这个错误的原因可能是因为您的 `KeyedVectors` 对象是旧版本的 `gensim` 库中的对象，而在新版本的 `gensim` 库中已经不再支持 `wv` 属性。

在新版本的 `gensim` 库中，`KeyedVectors` 对象的词向量被存储在 `KeyedVectors` 对象本身中，而不是在 `wv` 属性中。因此，如果您的 `KeyedVectors` 对象是新版本的，您应该直接使用 `KeyedVectors` 对象的方法来访问词向量。

如果您的 `KeyedVectors` 对象是旧版本的，您可以尝试使用 `load_word2vec_format` 方法来加载词向量模型，而不是使用 `KeyedVectors.load` 方法。这个方法会返回一个包含词向量的 `KeyedVectors` 对象，您可以尝试使用这个对象来访问词向量。例如：

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载词向量模型
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/your/word2vec/model', binary=True)

# 访问词向量
vector = model['word']

请注意，如果您使用的是新版本的 `gensim` 库，这个错误通常不会发生。

相关问题

AttributeError: 'KeyedVectors' object has no attribute 'build_vocab'

非常抱歉，我之前的回答有误。`KeyedVectors`对象没有`build_vocab`方法，所以不能像`Word2Vec`对象那样使用`build_vocab`方法添加新词汇。正确的方法如下：

1. 导入gensim库中的Word2Vec模型和KeyedVectors对象。

from gensim.models import Word2Vec, KeyedVectors

2. 加载已经训练好的Word2Vec模型并获取它的KeyedVectors对象。

model = Word2Vec.load('path/to/word2vec_model')
word_vectors = model.wv

3. 添加新词汇到KeyedVectors对象中，设置它们的向量为随机初始化的值。

new_words = ['new_word_1', 'new_word_2', ...]
word_vectors.add_vectors(new_words, np.random.normal(size=(len(new_words), word_vectors.vector_size)))

在上述代码中，我们首先将新词汇添加到`word_vectors`对象中，然后使用`np.random.normal()`函数为这些新词汇生成随机初始化的向量。

4. 保存更新后的模型。

word_vectors.save('path/to/updated_model')

通过以上步骤，我们可以向已经训练好的Word2Vec模型中添加新的随机初始化的词汇，并保存更新后的模型。

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'wv'

这个错误通常是因为你正在尝试在一个没有Word2Vec模型的对象上调用Word2Vec的方法。可能是因为你没有正确加载模型或者模型加载出现了问题。请确保你已经正确加载了Word2Vec模型，并且模型的名称与你正在调用的名称相匹配。如果你已经正确加载了模型，但仍然遇到此错误，请检查你的代码是否正确调用了模型。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息以便更好地帮助你解决问题。