@慧666 from gensim.models import KeyedVectors
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@Csico 如果沒(méi)解決的話恰聘，加載bin的時(shí)候試試加一個(gè)binary參數(shù)
這樣：model = KeyedVectors.load_word2vec_format('bin文件路徑', binary=True)
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@Csico 你好請(qǐng)問(wèn)解決了嗎衙荐？
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DSSM 的原理很簡(jiǎn)單蒸矛，通過(guò)搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的點(diǎn)擊曝光日志瀑罗，用 DNN 把 Query 和 Title 表達(dá)為低緯語(yǔ)義向量胸嘴，并通過(guò) cosine...
@qyj111111 加載.model文件雏掠，可以直接用`gensim.models.Word2Vec.load`方法加載，但是同目錄下需要存在`.model`,`.trainables.syn1neg.npy`,`.trainables.syn1.npy`,`.wv.vectors.npy`文件
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樓主使用的什么配置的機(jī)器訓(xùn)練的呀绑青，多大內(nèi)存呢
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我發(fā)現(xiàn)我在進(jìn)行追加訓(xùn)練的時(shí)候芍躏，模型里詞的數(shù)量不會(huì)增加邪乍，就是我在使用模型的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)有的我需要的詞模型里邊沒(méi)有，這個(gè)應(yīng)該怎么進(jìn)行追加訓(xùn)練呀
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最新版使用這個(gè)方法加載才可以
gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('word2vec_model/baike_26g_news_13g_novel_229g.bin', binary=True)
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前言 樹是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的重中之重辆苔，尤其以各類二叉樹為學(xué)習(xí)的難點(diǎn)。一直以來(lái)扼劈，對(duì)于樹的掌握都是模棱兩可的狀態(tài)驻啤，現(xiàn)在希望通過(guò)寫一個(gè)關(guān)于二叉樹的專題系列。在學(xué)習(xí)與總結(jié)的同時(shí)更加深入的了...
