Nlp 使用预先训练的手套向量

我使用的是Python2.7 64位，我想使用手套预先训练的单词向量

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spacy中的wikipedia语料库。通过defaut spacy在手套的通用爬网语料库上进行训练。有人可以提供相同的代码片段吗。

如果您的向量已经以标准word选项卡向量格式进行训练，您可以使用以下示例代码将其添加到spacy模型：

更有效的方法是使用新的API，它将允许您使用自定义向量创建新的空白模型。请注意，使用不同的向量可能会破坏所有其他管道组件（NER、POS、dependency），因为它们需要现有的向量

with open(vectors_loc, 'rb') as file_:
    header = file_.readline()
    nr_row, nr_dim = header.split()
    nlp.vocab.reset_vectors(width=int(nr_dim))
    for line in file_:
        line = line.rstrip().decode('utf8')
        pieces = line.rsplit(' ', int(nr_dim))
        word = pieces[0]
        vector = numpy.asarray([float(v) for v in pieces[1:]], dtype='f')
        nlp.vocab.set_vector(word, vector)  # add the vectors to the vocab