AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv' 这个报错怎么解决
时间: 2023-06-23 17:59:06 浏览: 370
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。
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