NameError：未定义名称“ gensim”（doc2vec相似性）

Question

我的系统中安装了gensim。我用gensim进行了总结。现在，我想找到句子与显示错误的相似之处。示例代码如下。我已经下载了Google新闻载体。

from gensim.models import KeyedVectors

#two sample sentences
s1 = 'the first sentence'
s2 = 'the second text'
#model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('../GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('./data/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True)
#calculate distance between two sentences using WMD algorithm
distance = model.wmdistance(s1, s2)

print ('distance = %.3f' % distance)

  

错误############################################# ###

     

****跟踪（最近通话最近）：文件“ / home / abhi / Desktop / CHiir / Custering＆   summarization / .idea / FInal_version / sentence_embedding.py”，第7行，在          模型= gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format（'./ data / GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz'，   binary = True）NameError：未定义名称'gensim'****

Answer 1

使用from x import y导入只能让您使用y，而不能使用x。

您可以使用import gensim代替from gensim.models import KeyedVectors，也可以直接使用导入的KeyedVectors：

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('./data/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True)