Использование Doc2Vec gensim для получения приговор векторов

Question

Я пытаюсь использовать Doc2Vec для чтения в файл, который представляет собой список предложений, как это:

The elephant flaps its large ears to cool the blood in them and its body. 

A house is a permanent building or structure for people or families to live in. 

... 

То, что я хочу сделать, это два файла, один с уникальные слова из этих предложений и другие, которые имеют один соответствующий вектор на строку (если нет векторного вывода, я хочу вывести вектор из 0)

Я получаю вокальный код с моим кодом, но я не могу показаться выяснить, как распечатать отдельные векторы предложения. Я просмотрел документацию и не нашел большой помощи. Вот как выглядит мой код до сих пор.

sentences = [] 
for uid, line in enumerate(open(filename)): 
    sentences.append(LabeledSentence(words=line.split(), labels=['SENT_%s' %  uid])) 

model = Doc2Vec(alpha=0.025, min_alpha=0.025) 
model.build_vocab(sentences) 
for epoch in range(10): 
    model.train(sentences) 
    model.alpha -= 0.002 
    model.min_alpha = model.alpha 
sent_reg = r'[SENT].*' 
for item in model.vocab.keys(): 
    sent = re.search(sent_reg, item) 
    if sent: 
     continue 
    else: 
     print item 

###I'm not sure how to produce the vectors from here and this doesn't work## 
sent_id = 0 
for item in model: 
    print model["SENT_"+str(sent_id)] 
    sent_id += 1 

Answer 1

С последним gensim (0.12.1), вы можете попробовать:

печати model.docvecs [ "SENT _" + ул (sent_id)] ​​