使用Python阅读Mikolov训练过的单词向量

Question

我正在尝试在here读取二进制文件。此文件包含由Mikolov在word2vec程序中训练过的单词表示，其格式如下：

12个第一个字节包含字符串：＆＃34; 3000000 300 \ n＆＃34;

后续字节：＆＃34;＆lt;第一个可变字符串＆gt; [空格]＆lt; 4 * 300个字节，形成300维浮点矢量＆gt; [可能存在] ＆lt;第二个字＆gt; ; ....＆lt; 3000000th word＆gt; [space]＆lt; 4 * 300 bytes＆gt;＆＃34;

使用此C代码：

fscanf(in_file, "%s%c", &buff, &ch);
for (a = 0; a < size; a++) fread(&M[a], sizeof(float), 1, in_file);

我可以阅读buff中的每个字库以及M中的相应矢量存储。但是当我使用此测试代码在Python中尝试相同的策略时：

_f = open("GoogleNews-vectors-negative300.bin")
print _f.read(12)
print _f.read(4), _f.read(1) == ' '
_f.read(4*300)
print _f.read(2), _f.read(1) == ' '
_f.read(4*300)
print _f.read(3), _f.read(1) == ' '
_f.read(4*300)
print _f.read(1), _f.read(1) == ' '

它产生结果：

3000000 300

</s>是的

in True

for True

假

显然是错误的，因为第三个单词必须是that。我无法弄清楚我在这里做错了什么！