def word2vec(self, data, size=100, window=5, min_count=1, workers=4这段 代码的含义

这段代码是一个 Python 函数，它的功能是使用 Word2Vec 算法将传入的文本数据转换成嵌入式向量。具体来说，它将接收到的数据作为输入，然后使用指定的参数 size、window、min_count 和 workers 进行训练，最终返回一个嵌入式向量表示的数据集。其中，size 参数用于指定嵌入向量的维度，window 参数用于指定上下文窗口大小，min_count 参数用于指定过滤掉不常出现的单词，workers 参数用于指定使用的 CPU 核心数量。

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import os import jieba import gensim from langconv import Converter from gensim.corpora import WikiCorpus # 定义LabeledLineSentence类 class LabeledLineSentence(object): def __init__(self, wkc): self.wkc = wkc self.wkc.metadata = True def __iter__(self): for content, (page_id, title) in self.wkc.get_texts(): yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument( words=[w for c in content for w in jieba.cut( Converter('zh-hans').convert(c))], tags=[title]) # 代码7-5 def train(): zh_name = 'data/zh-latest-pages-articles.xml.bz2' wkc = WikiCorpus(zh_name, lemmatize=False, dictionary={}) documents = LabeledLineSentence(wkc) model = gensim.models.Doc2Vec(documents, dm=0, dbow_words=1, size=192, window=8, min_count=19, iter=5, workers=8) # 使用Doc2Vec训练段落向量 model.save('tmp/zhwk_news.doc2vec') if __name__ == '__main__': if os.path.exists('tmp/zhwk_news.doc2vec') == False: print('开始训练模型') train() print('模型训练完毕') # 代码7-6 model = gensim.models.Doc2Vec.load('tmp/zhwk_news.doc2vec') print(model.dv.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.55 print(model.dv.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.78

这段代码使用了gensim库中的Doc2Vec模型来训练中文文本，训练时使用了中文维基百科的语料库，使用了jieba分词和langconv进行繁简体转换。训练完成后，保存在本地，并使用gensim中的Doc2Vec.load方法进行加载。最后，通过model.dv.similarity方法计算两个词的相似度，其中'番茄'和'西红柿'的相似度是0.55，'货车'和'卡车'的相似度是0.78。

AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv' 这个报错怎么解决

这个报错可能是由于gensim库的版本更新导致的，旧版本中使用model.dv来获取词向量，而新版本中使用model.wv来获取词向量。可以尝试将代码中的model.dv替换为model.wv，例如：

import os 
import jieba 
import gensim 
from langconv import Converter 
from gensim.corpora import WikiCorpus 

# 定义LabeledLineSentence类 
class LabeledLineSentence(object): 
    def __init__(self, wkc): 
        self.wkc = wkc 
        self.wkc.metadata = True 

    def __iter__(self): 
        for content, (page_id, title) in self.wkc.get_texts(): 
            yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument( 
                words=[w for c in content for w in jieba.cut(Converter('zh-hans').convert(c))], 
                tags=[title]) 

# 代码7-5 
def train(): 
    zh_name = 'data/zh-latest-pages-articles.xml.bz2' 
    wkc = WikiCorpus(zh_name, lemmatize=False, dictionary={}) 
    documents = LabeledLineSentence(wkc) 
    model = gensim.models.Doc2Vec(documents, dm=0, dbow_words=1, 
                                  size=192, window=8, min_count=19, 
                                  iter=5, workers=8) # 使用Doc2Vec训练段落向量 
    model.save('tmp/zhwk_news.doc2vec') 

if __name__ == '__main__': 
    if os.path.exists('tmp/zhwk_news.doc2vec') == False: 
        print('开始训练模型') 
        train() 
        print('模型训练完毕') 

    # 代码7-6 
    model = gensim.models.Doc2Vec.load('tmp/zhwk_news.doc2vec') 
    print(model.wv.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.55 
    print(model.wv.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.78

如果还有问题，请提供完整的错误提示信息和相关代码。