将自定义向量从 fasttext 加载到 spacy

Question

我用 fasttext 创建了自己的词向量，如下所示：

model = fasttext.train_unsupervised("corp.txt", model = "skipgram") #train model
model.save_model("`my_model.bin`") #save model

我现在想用我的向量加载一个 spacy 模型。为此，我必须运行以下命令来创建一个 spacy 模型

python3 -m spacy init-model de model --vectors-loc some_file.vec

然后我应该能够像这样加载它：

nlp = spacy.load('model')

我的问题是，我需要将向量而不是模型输入命令 (some_file.vec)，但我只有一个包含模型的 my_model.bin 文件。 我知道我可以像这样从模型中得到特定的向量

print(model["test"])

并且可以遍历所有单词以获取所有向量。但是

1. 我不知道 .vec 文件应该是什么样子，并且
2. 我确信必须有更好的方法来解决这个问题。

非常感谢任何帮助

Answer 1

我刚刚意识到，我只需要将 .bin 文件转换为 .vec 文件。我不知道这很容易做到。 here 发布的代码帮助了我