我正在尝试实现 word2vec 模型并得到属性错误
AttributeError：类型对象“Word2Vec”没有属性“load_word2vec_format”
下面是代码：
wv = Word2Vec.load_word2vec_format("GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz", binary=True)
wv.init_sims(replace=True)
请告诉我问题？
【问题讨论】：
标签： python nlp gensim word2vec
您是如何安装 gensim 的，安装的是什么版本？
（当前预发布）gensim 1.0 中的 API 更改将 load_word2vec_format() 移动到名为 KeyedVectors 的帮助程序类。
此时（2017 年 2 月）您可能不想使用预发布版本，除非您是经验丰富的 gensim 用户并密切关注发布说明[CHANGELOG.md][1]。
如果有意在此 API 更改中使用更高版本的 gensim，您将改为使用：
KeyedVectors.load_word2vec_format("GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz", binary=True)
【讨论】：
pip install gensim 会给你那个预发布版本。尝试使用KeyedVector 后，您遇到了什么实际错误？ （不可能是相同的错误，并且确切的消息对于解决很重要。）
gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz", binary=True)
尝试升级gensim的所有依赖项（例如smart_open），如果仍然出现以下错误
pip install --upgrade gensim
文件“/home/liangn/PythonProjects/DeepRecommendation/Algorithm/Word2Vec.py”，第 18 行，在 init 中 self.model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(w2v_path, binary=True)
文件“/home/liangn/PythonProjects/venvLiang/lib/python2.7/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py”，第 191 行，load_word2vec_format，utils.smart_open(fname) 为 fin：
文件“/home/liangn/PythonProjects/venvLiang/lib/python2.7/site-packages/smart_open/smart_open_lib.py”，第 138 行，在 smart_open return file_smart_open(parsed_uri.uri_path, mode)
文件“/home/liangn/PythonProjects/venvLiang/lib/python2.7/site-packages/smart_open/smart_open_lib.py”，第 642 行，在 file_smart_open return compression_wrapper(open(fname, mode), fname, mode)
文件“/home/liangn/PythonProjects/venvLiang/lib/python2.7/site-packages/smart_open/smart_open_lib.py”，第630行，在compression_wrapper中 return make_closing(GzipFile)(file_obj, mode)
文件“/usr/lib64/python2.7/gzip.py”，第 94 行，在 init 中 fileobj = self.myfileobj = builtin.open(filename, mode or 'rb')
TypeError：强制转换为 Unicode：需要字符串或缓冲区，找到文件
【讨论】：