Word2Vecでmost_similarモジュールを使うとAtributeErrorが出てしまいます(Mac)。

Question

Aidemyの自然言語処理基礎コース内のWord2Vecの実装をローカルのjupyter notebookで再現しようとしていますが、うまく出来ません。

コードを打つと以下のエラーが出てきます。
また実行したコードを以下に記します。なお、textのディレクトリにlivedoor newsコーパス (https://www.rondhuit.com/download.html よりダウンロード）
のテキストファイルが格納されています。**

**このエラーがでないようにする対処方法を教えて頂けるとありがたいです。
よろしくお願いいたします

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-35-07c46619802b> in <module>
     47 #word2vec.Word2Vecの引数に関して、size=100, min_count=20, window=15としてください
     48 model = word2vec.Word2Vec(sentences, vector_size=100, min_count=20, window=15)
---> 49 print(model.most_similar(positive=['男']))

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

**また実行したコードを以下に記します。なお、textのディレクトリにlivedoor newsコーパス (https://www.rondhuit.com/download.html よりダウンロード）
のテキストファイルが格納されています。**

**このエラーがでないようにする対処方法を教えて頂けるとありがたいです。
よろしくお願いいたします。**

import glob
from janome.tokenizer import Tokenizer
from gensim.models import word2vec


def load_livedoor_news_corpus():
    category = {
        "peachy":1,
        "smax":2
    }
    texts  = []
    labels = []
    
  
    for name, label in category.items():
        files = glob.glob("text/{name}/{name}*.txt".format(name=name))
        for file in files:
            with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
                lines = f.read().splitlines() 
                text = "".join(lines[2:])
            texts.append(text)
            labels.append(label)

    return texts, labels



def tokenize(part):
    tokens = t.tokenize(",".join(part))
    word = []
    for token in tokens:
        part_of_speech = token.part_of_speech.split(",")[0]
 
        if part_of_speech in ["名詞", "動詞", "形容詞", "形容動詞"]:
            word.append(token.surface)            
    return word


texts, labels = load_livedoor_news_corpus()
t = Tokenizer() # 最初にTokenizerインスタンスを作成する
sentences = tokenize(texts[0:100])  # データ量が多いため制限している


```ここに言語を入力

```ここに言語を入力
model = word2vec.Word2Vec(sentences, vector_size=100, min_count=20, window=15)
print(model.most_similar(positive=['男']))

Answer 1

確認はしていませんが、2017年あたりでgensimの仕様が変更されたようです。

現在では、model.wv.most_similarと書くようです。

model = word2vec.Word2Vec(sentences, vector_size=100, min_count=20, window=15)
print(model.wv.most_similar(positive=['男']))

でやってみてください。

Comments

[san_3_san]

ppaulさん、ありがとうございます。おかげさまでエラーが解消されました。

ちなみに　vector_sizeの部分ですが、idemyではsizeになっていて、実際にローカルで入力すると同じく
AtributeErrorになってしまいました。