gensim word2vecモデルの単語埋め込みモデルのテキストの確率の取得

Question

gensim word2vecモデルを使用して、単語の可能性の高いシーケンスを取得しようとしています。私はこれらのファイルを提供しpretrainedモデルを発見した：

word2vec.bin 
word2vec.bin.syn0.npy 
word2vec.bin.syn1neg.npy 

これは私のコードは、このモデルで文の確率を取得しようとしている：私はこのエラーを取得しています。このコードを実行中

model = model.wv.load(word_embedding_model_path) 
model.hs = 1 
model.negative = 0 
print model.score(sentence.split(" ")) 

：

AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'syn1' 

誰でも問題の解決方法を理解できますか？一般的に、私はいくつかの事前学習モデルを使用して、一緒に出現する単語のシーケンスの確率を得たいと考えています。

Answer 1

最初のセットアップとトレーニングの後で、ネガサンプリング（たとえばnegative=5, hs=0）からhierarchical-softmax（たとえばhs=1, negative=0）を使用するようにモデルを切り替えることはできません。 2つのモデルは異なる内部プロパティを使用しますが、これらはセットアップ&トレーニングによってのみ作成されます。 （例えば、プロパティsyn1のみ階層ソフトマックスモードで訓練を受けた&を作成されたモデルに存在します。）score()メソッドは、現在のHSモデルのみの機能です

ので、あなただけのモデルでそれを使用する必要があるだろうそのモードで訓練された。

（単一のテキストのscore()からの値は、単一のモデルに対して、同じモデルに対する他のテキストのスコア、または同じテキストとの比較においてのみ、絶対確率として解釈できません代替モデルに対して、スコアの相対値が意味をなされることを意味する）