使用单词向量时的ValueError (无法广播)：如何修复？
使用单词向量时的ValueError (无法广播)：如何修复？
提问于 2019-05-23 17:39:43
我正在尝试为一个项目制作一个聊天机器人，我正在使用spaCy。我正在学习一个教程，我需要创建一个二维数组X，它的行数和我的数据集中的句子数一样多。每一行都是一个描述句子的词向量。然而，当我尝试创建这个数组时，我得到了一个错误。我不太确定是什么导致了这种情况，因为我是spaCy和NLP的新手。
我试图从文档中找出问题所在。我还查看了Stack Overflow，但找不到任何可以解释我的问题的东西。
import spacy
import numpy
#load spacy nlp model
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
#calculate the length of my sentences dataset
n_sentences = len(sentences)
#calculate the dimensionality of nlp model
embedding_dim = nlp.vocab.vectors_length
#X is a 2D array with as many rows as there are sentences in my dataset
#Each row is a vector describing the sentence
#initialise array with zeros
X = numpy.zeros((n_sentences, embedding_dim))
#iterate over sentences
for idx, sentence in enumerate(sentences):
#pass each sentence to nlp object to create document
doc = nlp(sentence)
print(doc.vector.shape)
#save document's .vector attribute to corresponding row in X
X[idx, :] = doc.vector据我所知，这是抛出错误的最后一行。
ValueError: could not broadcast input array from shape (96) into shape (1,0)我不知道是什么导致了这个问题，因为我对numpy数组和数组形状不是很熟悉。我的数据集，句子，是一个简单的字符串列表。我希望最终得到一个包含单词向量的二维数组。我正在遵循的教程说代码是正确的，所以我不确定为什么它不能为我工作，我想我一定是遗漏了什么。
这是一个学术(A-Level)项目。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-24 16:42:54
en_core_web_sm模型不包括词向量。您可以下载en_core_web_md或en_core_web_lg models，这是可以做到的。
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
print (nlp.vocab.vectors_length)输出：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56272350
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