我无法使 .most_similar() 函数正常工作。我尝试了 Gensim 3.8.3 版本，现在正在使用 beta 版本 4.0。我直接按照每个文档版本中的 Word2Vec 模型教程进行操作。
导致错误并重启内核的代码如下：
print(wv.most_similar(positive=['car', 'minivan'], topn=5))上述代码在 3.8.3 和 4.0 的文档中都是一字不差的。我严格按照教程操作。
正如其他 Stack Overflow 回答中所述，我尝试了 model.wv.most_similar()。
我不认为 .most_similar() 已经废弃。
此外，.doesnt_match() 函数也无法工作。
关于 @ 的编辑：
目前我使用的是 Gensim 3.8.3。我使用 GloVe 模型和 Word2Vec 模型，实际上刚刚尝试过，它在 GloVe 模型上可以工作，可能如 @ 所建议的，Word2Vec 模型存在内存问题，我的代码如下：
我使用的是 Linux 笔记本电脑，配备 I-7 核心 1065 CPU，内存 7.4 GiB，64 位 Ubuntu 系统
%matplotlib inlineimport logginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)import gensim.downloader as apiwv = api.load('word2vec-google-news-300')for i, word in enumerate(wv.vocab): if i == 10: break print(word)pairs = [ ('programming', 'linux'), ('programming', 'bicycle'), ('programming', 'apple'), ('programming', 'cereal'), ('programming', 'capitalism'), ('programming', 'computers'), ('programming', 'python'), ('programming', 'algebra'), ('programming', 'logic'), ('programming', 'math'),]for w1, w2 in pairs: print('%r\t%r\t%.2f' % (w1, w2, wv.similarity(w1, w2)))print(wv.most_similar(positive=['math'], topn=5))回答：
如果 Jupyter 内核在没有明确错误信息的情况下崩溃，很可能是内存不足导致的。
您启动 Jupyter 服务器的控制台可能记录了更多信息。如果您能扩展您的问题，包含那里的任何信息，以及您加载的模型的详细信息（磁盘上的大小）和您运行的系统（特别是可用的 RAM），可能会有其他建议。
另外：
虽然 gensim-3.8.3 在第一次调用 .most_similar() 时需要大幅增加 RAM，但 gensim-4.0.0beta 预发布版在那个时候只需要一个小得多的增量 – 因此，如果模型成功加载，您应该也能够获得 .most_similar() 的结果。所以了解以下信息也将是有用的：
- 您是如何安装
gensim-4.0.0beta的，并且您是否确认那是您的笔记本内核环境实际使用的版本？ - 您确定之前的步骤（如加载）已经成功，并且只有 & 正是
most_similar()触发了失败吗？（它是否在一个单独的单元格中，并且在尝试most_similar()之前，您能否成功查询模型的其他方面，比如它的长度或它是否包含某些词汇？）
