Doc2Vec是一种无监督算法，用于转换向量中的文档（“密集嵌入”）。它基于“Paragraph Vector”论文，并在Gensim Python库和其他地方实现。该算法可以在“Distributed Bag Of Words”模式下工作（PV-DBOW，其工作方式与Word2Vec中的skip-gram模式类似）或“分布式存储器”模式（PV-DM，更类似于CBOW模式）在Word2Vec。）
Gensim Doc2VecKeyedVectors 调用similar_by_vector() 会导致“需要解包的值太多”
我使用 Gensim 4.0 将向量存储在 Doc2VecKeyedVectors 中以执行相似性查找，但出现错误。 这是一些示例代码： 型号 = 语料库 = 我使用 Gensim 4.0 将向量存储在 Doc2VecKeyedVectors 中以执行相似性查找，但出现错误。 这是一些示例代码： model = <load a Doc2Vec model> corpus = <load an object which returns key/words pairs> kv = Doc2VecKeyedVectors(vector_size=50) for key, words in corpus: vector = model.infer_vector(words) kv.add_vector(key, vector) test_words = ['word1', 'word2', ...] vector = model.infer_vector(test_words) sims = kv.similar_by_vector(vector, topn=200) 在most_similar()方法中keyedvectors.py的第758行调用similar_by_vector()会抛出“ValueError：太多值无法解包（预期为2）”。 我浏览了源代码，看起来它期望密钥与向量一起传入，根据方法签名，这似乎很奇怪。 关于我做错了什么有什么想法吗？ 我发现了问题所在。我给出的代码示例忽略了这样一个事实：对 infer_vector() 的调用实际上是对远程服务器的调用，该服务器返回浮点数列表，而不是 ndarray。好吧，在调用 simple_by_vector() 之前我从未将其转换回 ndarray，这就是问题的原因。
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FileNotFoundError.[WinError 2]从s3加载模型时，系统无法找到指定的文件。[WinError 2] 系统在从s3加载模型时找不到指定的文件。
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ModuleNotFoundError：没有名为'numpy.random._pickle'的模块
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