Artificial intelligence 弃用警告：调用弃用的`\u getitem__`
我已经尝试解决这个错误好几天了，但我无法找到原因，我尝试将cod从嵌入_矩阵[I]=model[vocab[I]]更改为嵌入_矩阵[I]=model.wv[vocab[I]]，在这种情况下，我没有得到不推荐的错误，但我仍然得到了该行的erorr（25），有人能告诉我怎么了吗Artificial intelligence 弃用警告：调用弃用的`\u getitem__`,artificial-intelligence,lstm,google-colaboratory,chatbot,seq2seq,Artificial Intelligence,Lstm,Google Colaboratory,Chatbot,Seq2seq,我已经尝试解决这个错误好几天了，但我无法找到原因，我尝试将cod从嵌入_矩阵[I]=model[vocab[I]]更改为嵌入_矩阵[I]=model.wv[vocab[I]]，在这种情况下，我没有得到不推荐的错误，但我仍然得到了该行的erorr（25），有人能告诉我怎么了吗 from gensim.models import Word2Vec import re vocab = [] for word in tokenizer.word_index: vocab.append( w
from gensim.models import Word2Vec
import re
vocab = []
for word in tokenizer.word_index:
vocab.append( word )
def tokenize( sentences ):
tokens_list = []
vocabulary = []
for sentence in sentences:
sentence = sentence.lower()
sentence = re.sub( '[^a-zA-Z]', ' ', sentence )
tokens = sentence.split()
vocabulary += tokens
tokens_list.append( tokens )
return tokens_list , vocabulary
p = tokenize( questions + answers )
model = Word2Vec( p[ 0 ] )
embedding_matrix = np.zeros( ( VOCAB_SIZE , 100 ) )
for i in range( len( tokenizer.word_index ) ):
embedding_matrix[ i ] = model[vocab[i]]
# encoder_input_data
tokenized_questions = tokenizer.texts_to_sequences( questions )
maxlen_questions = max( [ len(x) for x in tokenized_questions ] )
padded_questions = preprocessing.sequence.pad_sequences( tokenized_questions , maxlen=maxlen_questions , padding='post' )
encoder_input_data = np.array( padded_questions )
print( encoder_input_data.shape , maxlen_questions )
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:25: DeprecationWarning: Call to deprecated `__getitem__` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.__getitem__() instead).
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-29183abd3d2d> in <module>()
23 embedding_matrix = np.zeros( ( VOCAB_SIZE , 100 ) )
24 for i in range( len( tokenizer.word_index ) ):
---> 25 embedding_matrix[ i ] = model[vocab[i]]
26
27 # encoder_input_data
/usr/local/lib/python3.6/dist packages/ipykernel\u launcher.py:25:DeprecationWarning:Call to deprecated`\uuuuu getitem\uuuuuuuu`（方法将在4.0.0中删除，改用self.wv.\uu getitem\uuuuuuuuu（））。
---------------------------------------------------------------------------
KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
在（）
23嵌入矩阵=np.零（（声音大小，100））
24表示范围内的i（len（tokenizer.word_索引））：
--->25嵌入矩阵[i]=模型[vocab[i]]
26
27#编码器#输入#数据
提前谢谢你 在新的gensim版本中，直接模型查看器被去除了润滑，而使用了辅助方法wv，这显然是这个错误。 根据文档，经过训练的单词向量存储在KeyedVectors实例中，如model.wv。 更改第25行中的代码：
embedded_matrix[i]=model.wv[vocab[i]嵌入矩阵[i]=model.wv[vocab[i]