word2vec如何设置 model.add_vector(token, size=model.vector_size)

在word2vec中，如果您要使用 model.add_vector(token, size=model.vector_size) 添加一个新的词向量，您需要确保您的模型中没有包含该词的向量。如果模型中已经包含该词的向量，则无法使用 add_vector() 函数进行添加。

如果您确定要添加一个新的词向量，可以使用以下代码：

model.add_vectors([token], [[0.0] * model.vector_size])

这将在模型中添加一个新的词向量，向量的所有元素都初始化为零，并将该向量与 token 相关联。请注意，这将更改模型的内部状态，因此在添加新词向量之后，您可能需要重新训练模型以更新其他向量。

另外，如果您要添加的新词在训练数据中没有出现过，那么添加它的向量可能没有实际意义。在这种情况下，您可能需要考虑使用其他技术来处理未知词汇，例如基于规则的方法或使用外部资源进行扩展。

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word2vec中如何设置model.add_vectors

在Word2Vec中，您可以使用`model.add_vectors()`方法向模型添加多个词向量。此方法需要两个参数：`keys`和`vectors`。

`keys`是一个包含要添加的词的列表。`vectors`是一个包含词向量的二维数组，其中每一行对应于`keys`列表中的一个词。例如，如果您要添加三个词`['apple', 'banana', 'orange']`，那么`vectors`数组应该是一个3行，向量维度为`model.vector_size`的二维数组。

以下是一个简单的实现示例：

# 创建一个空的Word2Vec模型
model = Word2Vec(size=100, min_count=1)

# 添加一些词
model.build_vocab(['apple', 'banana'])

# 添加新的词向量
new_keys = ['orange', 'grape']
new_vectors = np.random.rand(len(new_keys), model.vector_size)
model.add_vectors(new_keys, new_vectors)

# 查看新词的向量
print(model['orange'])
print(model['grape'])

在这个例子中，我们首先创建了一个空的Word2Vec模型，然后添加了一些词。接下来，我们创建了一个包含新词的列表和随机向量的二维数组，并使用`model.add_vectors()`方法将新的词和向量添加到模型中。最后，我们打印了添加的新词的向量。

请注意，添加新词向量会更改模型的内部状态，因此在添加新词向量之后，您可能需要重新训练模型以更新其他向量。

把word2vec改为 fasttext，def train_word2vec(texts, vector_size, min_count, model_name): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) model.save(model_name) model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

如果你想将`train_word2vec`函数改为使用FastText模型进行训练，你需要进行以下修改：

import fasttext

def train_fasttext(texts, vector_size, min_count, model_name):
    """
        训练FastText模型
    :param texts: 分词后的list数据
    :param vector_size: 词向量维度
    :param min_count: 最小词频
    :param model_name: 模型名称
    :return:
    """
    # 将文本数据写入文件
    with open('train.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        for sentence in texts:
            f.write(' '.join(sentence) + '\n')

    # 训练FastText模型
    model = fasttext.train_unsupervised(
        'train.txt',
        model='skipgram',
        dim=vector_size,
        minCount=min_count,
        thread=1,
        seed=1
    )

    # 保存模型
    model.save_model(model_name)

    return model

在这个新的`train_fasttext`函数中，我们使用了`fasttext`库来训练FastText模型。首先，我们将分词后的文本数据写入一个文本文件（这里假设文件名为`train.txt`）。然后，我们使用`fasttext.train_unsupervised`函数来训练FastText模型，设置了模型类型为`skipgram`，词向量维度为`vector_size`，最小词频为`min_count`，线程数为1，随机种子为1。最后，我们保存训练好的模型到指定的文件名`model_name`。

请注意，FastText模型的训练过程与Word2Vec模型略有不同，因此我们需要使用`fasttext`库提供的相应函数来进行训练和保存模型。