如何使用预训练的 word2vec 模型（Google）将单词列表转换为向量列表？答案

【问题标题】：How to turn a list of words into a list of vectors using a pre-trained word2vec model(Google)?如何使用预训练的 word2vec 模型（Google）将单词列表转换为向量列表？
【发布时间】：2019-07-29 06:46:18
【问题描述】：

我正在努力学习 word2vec。

我正在使用下面的代码在 Python 3 中加载 Google 预训练的 word2vec 模型。但我不确定如何将 :["I", "ate", "apple"] 等列表转换为列表向量（即如何从这个模型中获取向量？）。

import nltk
import gensim

# Load Google's pre-trained Word2Vec model.
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('./model/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)

【问题讨论】：

标签： python-3.x gensim word2vec

【解决方案1】：

您可以通过惯用的 Python 键控索引访问（括号）获得向量。例如：

    wv_apple = model['apple']

您可以通过惯用的 Python '列表理解' ([expression(x) for x in some_list]) 基于对现有列表的每个项目的某些操作创建一个新列表，例如：

    words = ["I", "ate", "apple"]
    vectors = [model[word] for word in words]

【讨论】：