在使用model = KeyedVectors.load_word2vec_format出现错误word = chunk[start:i_space].decode("utf-8", errors=unicode_errors) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 1: invalid start byte

这个错误通常是因为读入的文本文件不是UTF-8编码格式所导致的。你可以尝试指定正确的编码格式来解决这个问题。例如，如果你的文本文件编码格式是GBK，可以使用以下代码：

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('filename', binary=False, encoding='gbk')

如果你不确定文件的编码格式，你可以使用Python内置的chardet库来检测编码格式，然后再指定正确的编码格式来加载模型：

import chardet

with open('filename', 'rb') as f:
    result = chardet.detect(f.read())
    
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('filename', binary=False, encoding=result['encoding'])

希望这可以帮助到你解决问题。

相关问题

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)中使用model.build_vocab不存在啊

你说得对，`model.build_vocab()`是用于Gensim中的Word2Vec模型构建词汇表的方法，而不是用于加载Word2Vec预训练模型的方法。如果你已经有了预训练的Word2Vec模型，那么你可以使用以下代码来加载它：

from gensim.models import KeyedVectors

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

在这个例子中，我们使用`KeyedVectors`类加载了预训练的Word2Vec模型文件`model.bin`。`binary`参数需要设置为`True`，因为这个模型是以二进制格式保存的。一旦模型被加载，你就可以使用它来查找词向量，例如：

vector = model['word']

这里的`word`是你想要查找其词向量的词。如果这个词不在词汇表中，那么这个操作将会引发一个KeyError异常。

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('entity2vec.vec', binary=False) ValueError: invalid literal for int() with base 10: '0.014809235'

这个错误可能是因为在加载`entity2vec.vec`文件时发生了错误。具体来说，这个错误可能是因为`entity2vec.vec`文件的格式不正确。你可以尝试检查一下文件是否存在，以及文件的格式是否正确。如果文件存在并且格式正确，你可以尝试使用`gensim`库中的`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法来加载这个文件。如果问题仍然存在，你可以提供更多的代码和错误信息来帮助我更好地理解问题并尝试解决它。