如何通过筛选出一些单词来加速Gensim Word2vec模型？

Question

假设我在列表中筛选了我想在下一个word2vec模型加载中使用的单词。我怎样才能构建我自己的只包含这些过滤词列表的KeyedVectors？

我试图让：

w2v_model_keyed = w2v_model.wv 
w2v_model_keyed.drop(word) 

对于给定的字，但我得到了以下错误：

AttributeError: 'KeyedVectors' object has no attribute 'drop' 

谢谢

Answer 1

的gensim KeyedVectors类不支持增量扩张或修改（如同.drop()方法）。您需要构建一个新的实例，其大小和内容都是正确的。

你应该看看gensim KeyedVectors source code，尤其是.load_word2vec_format() method，学习情况如何利用现有的gensim的创建，并模仿创造一个是你需要的大小/字。