我有一个带有很多词向量的 Word2Vec 模型。我可以这样访问一个词向量。
word_vectors = gensim.models.Word2Vec.load(wordspace_path)
print(word_vectors['boy'])
输出
[ -5.48055351e-01 1.08748421e-01 -3.50534245e-02 -9.02988110e-03...]
现在我有一个合适的向量表示，我想用它替换 word_vectors['boy']。
word_vectors['boy'] = [ -7.48055351e-01 3.08748421e-01 -2.50534245e-02 -10.02988110e-03...]
但是会抛出以下错误
TypeError: 'Word2Vec' object does not support item assignment
有什么时尚或解决方法可以做到这一点吗？那是在训练模型后手动操作词向量吗？是否可以在除 Gensim 之外的其他平台上使用？
由于 word2vec 向量通常仅由迭代训练过程创建，然后被访问，因此 gensimWord2Vec对象不支持通过其词索引直接分配新值。
但是，就像在 Python 中一样，它的所有内部结构都是完全可见/可篡改的，并且由于它是开源的，您可以准确地查看它是如何完成所有现有功能的，并将其用作如何实现的模型做新的事情。
具体来说，原始词向量（在最新版本的 gensim 中）存储在Word2Vec名为 的对象的属性中wv，该wv属性是 的一个实例KeyedVectors。如果你查看它的源代码，你可以看到通过字符串键（例如'boy'）访问词向量，包括那些通过[]方法实现的索引__getitem__()，通过它的方法word_vec()。您可以在本地安装或 Github 中查看该方法的源代码：
在那里你会看到这个词实际上被转换为一个整数索引（通过self.vocab[word].index）然后用于访问一个内部syn0或syn0norm数组（取决于用户是访问原始向量还是单位归一化向量）。如果您查看设置这些的其他位置，或者只是在您自己的控制台/代码中检查它们（就像 by word_vectors.wv.syn0），您会看到这些numpy数组确实支持按索引直接分配。
因此，您可以通过整数索引直接篡改它们的值，就像通过：
word_vectors.wv.syn0[word_vectors.wv.vocab['boy'].index] = [ -7.48055351e-01 3.08748421e-01 -2.50534245e-02 -10.02988110e-03...]
然后，未来的访问word_vectors.wv['boy']将返回您更新的值。
笔记：
• 如果您想syn0norm更新，以获得正确的单位范数向量（用于most_similar()和其他操作），最好先修改syn0，然后丢弃并重新计算syn0norm，方法是：
word_vectors.wv.syn0norm = None
word_vectors.wv.init_sims()
• 添加新词将需要更多涉及的对象篡改，因为它需要增加syn0（用更大的数组替换它），并更新vocab字典