在使用doc2vec训练时，我遇到了以下错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'words' in python gensim module

这是我的代码：

# 从csv文件中提取标题到列表中with open(query+'_titles.csv', 'rb') as f:    reader = csv.reader(f)    titlelist = list(reader)# 构建模型model = doc2vec.Doc2Vec(size=30, window=1, alpha=0.01, min_count=2, sample=1e-5, workers=100)model.build_vocab(titlelist)titlearray = np.asarray(titlelist)print 'Training Model...'

我使用的是Python 2.7.11，gensim版本是3.2.0，如果这有帮助的话。一定是我遗漏了什么重要的东西。

回答：

Doc2Vec不仅需要句子列表，还需要带有标签的句子列表。根据DS.SE上的讨论：

在word2vec中，不需要给词语标记标签，因为每个词在词汇表中都有自己的语义含义。但在doc2vec的情况下，需要指定多少个词或句子传达一个语义含义，以便算法能够将其识别为一个单一实体。因此，我们根据传达的语义含义的层次，为句子或段落指定标签或标记。

因此，Gensim期望以下输入：

sentences = [doc2vec.TaggedDocument(sentence, 'tag') for sentence in titlelist]model.build_vocab(sentences)

显然，您可能希望根据句子设置不同的标签，以获得有意义的向量。顺便问一下，您确定要以二进制模式读取CSV文件吗？