Python由于gensim版本原因Word2vec调用时3个报错问题解决办法

报错1：TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘size‘
根据官方手册，将 size改为vector_size
报错2：TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘iter‘
根据官方手册，将 iter改为epochs
报错3：TypeError: ‘Word2Vec’ object is not subscriptable
根据官方手册，原始调用词向量直接使用命令model即可，现命令为model.wv。
例如：我将报错的三个部分依次进行修改，即可避免以上三个报错。

同时，第三个报错可以结合以下代码进行参考理解：

//为了获得某个词的词向量
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

## 原来的代码：出现报错的地方
print(model['sentence'])

## 修改后的代码
print(model.wv['sentence'])

整体代码：

//整体代码
from gensim.models import Word2Vec
# define training data
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
            ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
            ['yet', 'another', 'sentence'],
            ['one', 'more', 'sentence'],
            ['and', 'the', 'final', 'sentence']]
# train model
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# summarize the loaded model
print(model)
# summarize vocabulary
words = list(model.wv.key_to_index)
print(words)
# access vector for one word
print(model.wv['sentence'])   
# save model
model.save('model.bin')
# load model
new_model = Word2Vec.load('model.bin')
print(new_model)

参考文档： 第三个报错的理解代码参考的这个老哥