Question

我正在尝试将word2vec结果转换为漂亮的数据框。

df_word2vec_tfidf是我的doc2vec模型，tfidf_feature_names是我用来抓取相似单词的键的列表。

def get_word_table(table, key, sim_key='similarity', show_sim = True):
    if show_sim == True:
        return pd.DataFrame(table, columns=[key, sim_key])
    else:
        return pd.DataFrame(table, columns=[key, sim_key])[key]

keys = [tfidf_feature_names];
tables = [];
for key in keys:
    tables.append(get_word_table(word2vec_model.wv.similar_by_word(key), key, show_sim=False))

pd.concat(tables, axis=1)

我遇到以下错误：

ValueError：太多值无法解包（预期2）。

关于这里发生的事情有什么想法吗？

Answer 1

您的密钥应采用以下格式，对吗？

def get_word_table(table, key, sim_key='similarity', show_sim = True):
    if show_sim == True:
        return pd.DataFrame(table, columns=[key, sim_key])
    else:
        return pd.DataFrame(table, columns=[key, sim_key])[key]



keys = ['word1', 'word2', 'word3', 'wordn']
tables = [];
for key in keys:
    tables.append(get_word_table(model.wv.similar_by_word(key), key, show_sim=False))
pd.concat(tables, axis=1)

因此您的密钥应为keys = tfidf_feature_names

Word2Vec的值太多，无法解包错误

1 个答案: