vector = text1.wv[word]为什么报错 'str' object has no attribute 'wv'

这个错误可能是因为你正在尝试使用字符串对象 `text1` 调用 `wv` 属性，然而字符串对象并没有 `wv` 属性。

通常情况下，`wv` 是一个针对 Word2Vec 模型的属性，用于获取词向量。因此，要使用 `wv` 属性，你需要确保 `text1` 是一个经过训练的 Word2Vec 模型对象。

你可以通过以下步骤来训练 Word2Vec 模型：

1. 导入 `gensim` 库：`import gensim`

2. 准备一些文本数据，例如一个文本文件或一个字符串列表。

3. 将文本数据转化为单词列表，并将所有单词列表组合成一个大列表。

4. 使用 `Word2Vec` 函数训练模型，并传递单词列表作为输入。例如：`model = gensim.models.Word2Vec(word_lists, min_count=1)`

5. 在训练完成后，你可以使用 `model.wv[word]` 来获取特定单词的词向量。

如果你已经训练好了 Word2Vec 模型，但仍然遇到该错误，请检查你的 `text1` 变量是否被正确地初始化为一个 Word2Vec 对象。

相关问题

count = model2.wv.key_to_index[e[0]]

这个问题涉及到了代码，我可以回答。这是一个使用了 Gensim 库的 Python 代码，用于获取词向量模型中某个单词的索引。具体来说，model2 是一个词向量模型，wv 是模型的词向量对象，key_to_index 是词向量对象中将单词映射到索引的字典，e[0] 是要查询的单词。通过这行代码，可以获取到该单词在词向量模型中的索引。

报错 AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_2480\1221042258.py in <module> 49 # 代码7-3 50 model = gensim.models.Word2Vec.load('tmp/zhwk_news.word2vec') ---> 51 print(model.similarity('番茄', '西红柿')) # 相似度为0.59 52 print(model.similarity('货车', '卡车')) # 相似度为0.76 AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity' 怎么解决

这个报错是因为gensim库的版本更新导致在新版本中`Word2Vec`对象没有`similarity`方法，可以使用`wv.similarity`方法，具体修改代码如下：

# 代码7-3
model = gensim.models.Word2Vec.load('tmp/zhwk_news.word2vec')
print(model.wv.similarity('番茄', '西红柿'))  # 相似度为0.59
print(model.wv.similarity('货车', '卡车'))  # 相似度为0.76

这样就可以解决这个报错了。