如何以vec格式保存fasttext模型？答案

【问题标题】：How to save fasttext model in vec format?如何以vec格式保存fasttext模型？
【发布时间】：2020-02-08 18:11:40
【问题描述】：

我在 python 中使用fasttext.train_unsupervised() 函数训练了我的无监督模型。我想将它保存为 vec 文件，因为我将在 fasttext.train_supervised() 函数中将此文件用于 pretrainedVectors 参数。 pretrainedVectors 只接受 vec 文件，但我无法创建这个 vec 文件。有人可以帮我吗？

附言。我能够以 bin 格式保存它。如果您建议我一种将 bin 文件转换为 vec 文件的方法，那也会很有帮助。

【问题讨论】：

标签： python word-embedding fasttext

【解决方案1】：

为了获取仅包含所有单词向量的 VEC 文件，我从 bin_to_vec official example 获得灵感。

from fasttext import load_model

# original BIN model loading
f = load_model(YOUR-BIN-MODEL-PATH)
    lines=[]

# get all words from model
words = f.get_words()

with open(YOUR-VEC-FILE-PATH,'w') as file_out:
    
    # the first line must contain number of total words and vector dimension
    file_out.write(str(len(words)) + " " + str(f.get_dimension()) + "\n")

    # line by line, you append vectors to VEC file
    for w in words:
        v = f.get_word_vector(w)
        vstr = ""
        for vi in v:
            vstr += " " + str(vi)
        try:
            file_out.write(w + vstr+'\n')
        except:
            pass

获得的VEC文件可能很大。要减小文件大小，您可以调整矢量组件的格式。

如果您只想保留 4 位小数，可以将 vstr += " " + str(vi) 替换为
vstr += " " + "{:.4f}".format(vi)

【讨论】：

ValueError: 预训练向量的维度 (7598805550878845300) 与维度 (300) 不匹配！不幸的是，当我尝试使用以这种方式创建的 vec 文件时，它给了我这个错误。似乎它没有保留应该为 300 的词向量的维度。
我收到了类似的错误：“ValueError：预训练向量的维度 (0) 与维度 (100) 不匹配！”按照@darwin007 的建议，我通过将以下代码的输出添加到文件的第一行来解决了这个问题： str(len(words)) + " " + str(f.get_dimension())
我会非常谨慎地使用读/写类型“a”。实际上，在最后一次更改答案之后使用“a”没有任何价值。如果您多次运行该行代码，您最终将在每次运行该行代码时附加单词长度、维度以及所有单词和向量。每次运行代码时，使用“w”而不是“a”将重写文件，这可能是您想要的。全线解决方案：使用 open(YOUR-VEC-FILE-PATH,'w') as file_out:

【解决方案2】：

你应该在你的 vec 文件的第一行添加单词 num 和 dimension，而不是使用 -preTrainedVectors para

【讨论】：