尝试使用预训练模型时，Doc2Vec' 对象没有属性 'neg_labels'答案

【问题标题】：Doc2Vec' object has no attribute 'neg_labels' when trying to use pretrained model尝试使用预训练模型时，Doc2Vec' 对象没有属性 'neg_labels'
【发布时间】：2021-06-25 13:24:16
【问题描述】：

所以我正在尝试将预训练的 Doc2vec 用于我的语义搜索项目。我尝试了这个https://github.com/jhlau/doc2vec（英文维基百科DBOW）以及Gensim（0.12.4）和python 2.7的分叉版本当我使用 most_similar 时它工作正常，但是当我尝试使用 infer_vector 时，我得到这个错误： AttributeError: 'Doc2Vec' 对象没有属性 'neg_labels' 我该怎么做才能完成这项工作？

【问题讨论】：

标签： nlp gensim doc2vec

【解决方案1】：

对于reasons given in this other answer，我建议不要使用已有多年历史的 Gensim 自定义分支，并且还发现那些特定的预训练模型的大小有点可疑，实际上包含所有声称的每篇文章向量.

而且：该错误类似于一个非常古老的错误，只有在未完全安装 Gensim 以具有必要的 Cython 优化例程以进行快速训练/推理操作时才会出现。（这导致一些旧的、很少运行的代码依赖于缺少的neg_labels。新版本的 Gensim 已经完全消除了这个缓慢的代码路径。）

我的comment on an old Gensim issue has more details，以及一个可能有帮助的解决方法 - 但实际上，要获得高质量的结果和快速的代码，更好的做法是使用当前的 Gensim，并训练您自己的模型。

【讨论】：

谢谢，这很有帮助。如果我不使用这些预训练模型和 Gensim 的这个分支，但不能为我的用例训练我自己的模型，我在哪里可以找到更新的预训练 doc2vec 模型？
目前（2021 年 6 月）我还不熟悉其他公开的预训练模型，抱歉。