我正在尝试使用gensim加载一个预先训练的word2vec模型。尽管模型是标记的，但每个单词都有一个标记，它告诉该单词表示哪个词性。
例如：
big::adj 0.041660 0.045049 -0.204449 0.102298 0.045326 -0.172079 0.197417 -0.012363 0.127003 0.040437 -0.003397 0.048288 0.072291 0.044205 -0.055407 -0.075357 -0.154024 0.021732 0.224021 -0.243452 -0.048776 -0.002823 0.110283 -0.052014 0.104335 -0.108122 -0.033678 -0.098096 -0.012307 0.086673 -0.028013 0.005308 -0.196080 0.002180 -0.004461 0.021646 -0.051721 -0.123485 -0.230521 0.106092 -0.206776 0.137945 0.020572 0.071123 0.042434 0.123633 -0.001925 -0.172347 -0.040973 0.135886 0.057297 -0.027319 0.066697 0.138673 -0.028331 -0.094053 -0.160371 0.158397 0.053368 -0.002126 -0.111501 0.030450 -0.054284 -0.004832 -0.065144 0.030546 -0.011896 -0.103835 -0.007947 0.120997 0.178889 -0.155029 -0.054059 -0.313675 0.061776 -0.060536 0.038848 -0.097532 -0.038358 -0.032634 0.108534 0.067584 0.044829 0.003414 0.028115 -0.010523 0.131776 0.071750 0.045095 0.046262 0.001212 -0.005994 -0.022401 -0.036971 -0.024755 0.096701 -0.026736 -0.029698 -0.107293 -0.038610
谁能指出我，如何加载这样的模型，这样我就可以要求模型['大']？现在，当我尝试KeyedVectors.load((时，它不起作用。
如示例数据所示，在使用单词之前，必须为单词提供词性标记的一部分。从您的矢量中包含的自述文件 (opis.txt(：
Tzn że w samym modelu znajdują się słowa zapisane w następujący sposób:
lemmat::pos np. pszczoła::noun
谷歌翻译：
That is, in the model itself there are words written in the following way:
lemma :: pos eg. bee :: noun
自述文件还提供了有效词性的列表。
因为词向量是这样训练的，所以没有词性就没有词性的有效向量。
如果出于某种原因想要一个没有词性的向量，你可以遍历所有可能的词性，并取向量的平均值，如下所示：
vectors = pretrained_vectors
word = 'bee'
parts_of_speech = ['noun', 'verb', etc...]
vec = zero_vector
pos_count = 0
for part in parts_of_speech:
key = word + '::' + part
if key in vectors:
vec += vectors[word + '::' + part]
pos_count += 1
vec = vec / pos_count
# if actually using code like this, use numpy and watch for zero division
也就是说，我怀疑生成的矢量可能存在问题。更好的选择是查找不使用词性内容的预训练向量，例如随 Fasttext 提供的向量。