无法加载保存的gensim word2vec模型
是指在使用gensim库加载保存的word2vec模型时出现错误或失败的情况。gensim是一个用于处理文本语料库的Python库，其中包含了许多自然语言处理工具，包括word2vec模型。
Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术，它可以将单词映射到高维空间中的向量。这种向量表示可以捕捉到单词之间的语义和语法关系，因此在自然语言处理任务中被广泛应用，如文本分类、情感分析、语义相似度计算等。
当尝试加载保存的gensim word2vec模型时，可能会遇到以下几种常见问题和解决方法：
- 文件路径错误：确保提供的文件路径是正确的，并且文件存在于指定的位置。
- 模型文件格式错误：确保保存的模型文件是gensim支持的格式，通常为二进制文件（.bin）或文本文件（.txt）。
- gensim版本不兼容：gensim库的不同版本之间可能存在一些不兼容性。尝试使用与保存模型时相同的gensim版本加载模型。
- 内存不足：如果模型文件过大，加载时可能会导致内存不足的问题。可以尝试增加可用内存，或者使用分块加载（chunking）的方式加载模型。
- 模型文件损坏：如果模型文件在保存或传输过程中发生了损坏，加载时可能会失败。可以尝试重新保存模型，并确保文件完整无损。
总结起来，无法加载保存的gensim word2vec模型可能是由于文件路径错误、模型文件格式错误、gensim版本不兼容、内存不足或模型文件损坏等原因导致的。解决方法包括检查文件路径、确认文件格式、使用相同版本的gensim库、增加可用内存或重新保存模型。
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1回答
我有一个准备去word2vec模型，我已经训练过了。我已将其序列化为CSV文件：
word, v0, v1, ..., vN
house, 0.1234, 0.4567, ..., 0.3461
car, 0.456, 0.677, ..., 0.3461
我想知道的是如何在gensim中加载单词向量模型，并使用它来训练段落或doc2vec模型。
这个说我可以以"# C text format“的形式加载一个模型，但我不知道这到底意味着什么。什么是"C文本格式“首先，但更重要的是：
如何加载word2vec模型并将其用于doc2vec培训？
浏览 1提问于2016-04-23得票数 1
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我正在尝试加载wiki.ar.vec阿拉伯语单词嵌入文件使用word2vec函数从gensim。 下面是用于加载嵌入文件的代码。 import gensim.models.keyedvectors as word2vec
print( "Word Embedding is loading")
embedding = word2vec.KeyedVectors.load_word2vec_format('/home/user/Documents/wiki.ar.vec', binary=False)
print( "Word Embedding is
浏览 26提问于2020-12-22得票数 0
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我正在尝试理解以下示例中的错误所在。 要在文档中描述的“text8”数据集上进行训练，只需执行以下操作： import gensim.downloader as api
from gensim.models import Word2Vec
dataset = api.load('text8')
model = Word2Vec(dataset) 这样做可以得到非常好的嵌入向量，通过对单词相似度任务的评估得到了验证。 但是，当加载上面手动使用的相同文本文件时，如在 text_path = '~/gensim-data/text8/text'
text = []
浏览 128提问于2020-06-24得票数 0
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我最近开始试验预训练的单词嵌入，以增强我的LSTM模型在NLP任务上的性能。在这种情况下，我查看了谷歌的Word2Vec。基于在线教程，我首先使用wget https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz下载了Word2Vec，并使用python的gensim包查询嵌入，使用了以下代码。 from gensim.models import KeyedVectors
if __name__ == "__main__":
model = KeyedVector
浏览 26提问于2019-06-04得票数 0
2回答
从已清理的数据中使用代理语句
、、、、
Gensim的Word2Vec模型将包含单个标记/句子单词的内部列表的列表作为输入。据我所知，Word2Vec用于使用向量“量化”文本中单词的上下文。我目前正在处理一个文本语料库，这些文本已经被分割成单独的标记，并且不再包含明显的句子格式(标点符号已被删除)。我想知道如何将这些输入到Word2Vec模型中？
如果我简单地将语料库分割成长度一致的“句子”(例如，每句10个标记)，这会是将数据输入模型的好方法吗？
本质上，我想知道输入句子的格式(列表列表)是如何影响Word2Vec?输出的。
浏览 0提问于2018-07-10得票数 0
2回答
我已经将预先训练好的word2vec嵌入加载到以下形式的python字典中
{word: vector}
例如，这个字典的一个元素是
w2v_dict["house"] = [1.1,2.0, ... , 0.2]
我想将这个模型加载到Gensim (或类似的库)中，这样我就可以找到嵌入之间的欧几里得距离。
据我所知，预先训练好的嵌入通常位于.bin文件中，可以加载到Gensim中。但是如果我只有一个这种形式的字典，我如何将向量加载到模型中？
浏览 2提问于2019-01-19得票数 0
我试图解决一个深度学习文本分类问题，所以我必须用Word2Vec矢量化文本输入，以便将它输入到一个神经网络中。
所以我下载了Google预先训练过的Word2Vec模型：
并使用gensim加载它：
import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('Word2Vec.bin', binary=True)
当我试图打印一个特定的单词时：
print(model['cat'])
# => expected output: 0.47385435 (or something
浏览 5提问于2017-03-18得票数 3
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通过word2vec加载完整的预先训练的模型是耗时而乏味的，因此我想知道是否有机会删除低于某一频率的单词，从而将vocab计数降低到例如200k单词。
我在Word2Vec包中找到了gensim方法来确定单词频率，并再次保存模型，但我不知道如何从经过预先训练的模型中提取pop/remove语音，然后再保存它。我在KeyedVector class和Word2Vec class中找不到这种操作的任何提示？
如何选择预先训练的word2vec模型的词汇表的一个子集？
浏览 5提问于2017-02-25得票数 9
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在word2vec模型中，有两个线性转换，将词汇空间中的单词转换到隐藏层( " In“向量)，然后返回到词汇空间( "out”向量)。通常，这个输出向量在训练后被丢弃。我想知道在gensim python中是否有一种简单的方法来访问out向量？同样，我如何访问out矩阵？
动机:我想实现最近这篇论文中提出的想法：
以下是更多细节。从上面的引用中，我们得到了以下word2vec模型：
这里，输入层的大小为$V$，词汇表的大小为$d$，隐藏层的大小为$d$，输出层的大小为$V$。这两个矩阵是W_{IN}和W_{OUT}。通常，word2vec模型只保留W_IN矩阵。在ge
浏览 107提问于2016-11-07得票数 17
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我正在尝试谷歌的word2vec预培训模式，以获得单词嵌入。我能够在我的代码中加载模型，我可以看到我得到了一个单词的300维表示。这是密码-
import gensim
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('/Downloads/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
dog = model['dog']
p
浏览 0提问于2020-11-02得票数 1
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Gensim是Word2Vec的一个优化的python端口(参见)
我目前正在使用以下向量：
我将用gensim重新运行模型培训，因为他们的模型中有一些噪音标记。因此，我想找出word2vec在gensim中的一些等价参数是什么
他们从word2vec中使用的参数是：
2字上下文窗口，PMI加权，无压缩，300 K尺寸
当我训练一个Word2Vec模型时，gensim等价性是什么？
是：
>>> model = Word2Vec(sentences, size=300000, window=2, min_count=5, workers=4)
在gensim中有P
浏览 2提问于2015-04-29得票数 3
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正如标题所述，我希望将从gensim构建的自定义单词向量加载到SpaCy向量类中。
我发现了其他几个问题，人们已经成功地将向量加载到nlp对象本身，但是我有一个当前的项目，希望有一个单独的vectors对象。
具体来说，我使用BioWordVec来生成我的单词向量，它使用来自gensim.models.Fastext的方法来序列化向量。
在gensim端，我是：
调用model.wv.save_word2vec_format(output/bin/path, binary=True)
保存模型-> model.save(path/to/model)
在SpaCy方面：
浏览 3提问于2019-12-01得票数 2
我尝试使用word2vec，但在尝试对任何单词执行任何操作时，它都会给出错误。这似乎是一个编码问题，以下是我所做的：
初始化word2vec：
import gensim, logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('freebase-vectors-skipgram1000/knowledge-vectors
浏览 3提问于2015-07-20得票数 1
我想下载并加载经过预先训练的分析韩文的word2vec。
我在这里下载了预训练的word2vec：，从30+语言的预训练词向量：中下载。
我的gensim版本是4.1.0，因此我使用：KeyedVectors.load_word2vec_format('./ko.bin', binary=False)加载模型。但有一个错误是：
UnicodeDecodeError：'utf-8‘编解码器无法解码位置0的字节0x80 :无效的开始字节
我已经尝试了许多选项，包括堆栈溢出和Github，但仍然不能很好地工作。你介意让我找个合适的解决办法吗？
谢谢,
浏览 7提问于2021-12-23得票数 1
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晚上好，我有一个相对简单的问题，主要是因为我没有使用python的经验。我想为单词列表提取单词嵌入。这里我创建了一个简单的列表：
list_word = [['Word'],
['ant'],
['bear'],
['beaver'],
['bee'],
['bird']]
然后加载gensim和其他所需的库：
#import tweepy # Obtain Tweets via API
import re # Obtain expressi
浏览 1提问于2021-04-20得票数 0
我感兴趣的是在Gensim word2vec模型上放置一个回调，以便在每个批处理之后触发一些函数。根据documentation，可以在批处理结束或纪元结束时进行回调。然而，如下面的MVE所示，只有纪元回调才会实际触发。 要运行示例，请让corpus_filepath转到一个由不带标点符号的句子组成的以行分隔的文件(给定一行的句子中的单词应以空格分隔)。您可能还需要在Word2Vec实例化中更改workers。 from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.callbacks import CallbackAny2Vec
cor
浏览 18提问于2021-01-18得票数 0
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我想知道是否有可能更新空间的默认词汇表。我想做的是：
用gensim在我自己的语料库上运行word2vec
用nlp.vocab.load_vectors_from_bin_loc(\path)将向量加载到我的模型中
但是，由于我的语料库中有很多单词不在空间的默认词汇表中，所以我无法使用导入的向量。是否有一种(容易)的方法来添加那些缺失的类型？
编辑：
我意识到混合向量可能会有问题。所以我的问题是：
如何将自定义词汇表导入到spacy中？
浏览 2提问于2017-04-20得票数 3
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您好，我有一些使用中的word2vec java实现生成的Word2Vec模型，并通过调用
writeWord2VecModel(Word2Vec vectors, String path)
它的输出是一个zip文件，其中包含一堆txt文件。我可以使用以下命令在DL4j中成功加载和使用模型
Word2Vec readWord2VecModel(String path)
现在，我正在尝试使用gensim在python中读取该模型
import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('file_pat
浏览 2提问于2018-10-11得票数 0
我正在构建一个聊天机器人，所以我需要使用Word2Vec向量化用户的输入。
我使用的是Google提供的一个有300万字的预训练模型(GoogleNews-vectors negative300)。
因此，我使用Gensim加载模型：
import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
问题是加载模型大约需要2分钟。我不能让用户等那么久。
那么，我可以做些什么来加快加载时间呢？
我考虑将30
浏览 564提问于2017-03-24得票数 24
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只需阅读gensim页面上的doc2vec命令。
我对命令“intersect_word2vec_format”很好奇。
我对这个命令的理解是，它允许我将经过预先训练的word2vec模型中的向量值注入到我的doc2vec模型中，然后使用预训练的word2vec值来训练我的doc2vec模型，而不是从我的文档语料库生成单词向量值。结果是，我得到了一个更精确的doc2vec模型，因为我使用的是经过预先训练的w2v值，与相对较小的文档语料库相比，该值是从更大的数据集生成的。
我对这个命令的理解是否正确？
浏览 9提问于2017-09-02得票数 2
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