如何将fasttext模型保存为vec格式？

我使用以下方法训练了我的无监督模型fasttext.train_unsupervised()python 中的函数。我想将其保存为 vec 文件，因为我将使用该文件pretrainedVectors参数输入fasttext.train_supervised()功能。pretrainedVectors只接受 vec 文件，但我在创建此 vec 文件时遇到麻烦。有人能帮我吗？

诗。我可以将其保存为 bin 格式。如果您建议我一种将 bin 文件转换为 vec 文件的方法，也会很有帮助。

为了获得仅包含所有单词向量的 VEC 文件，我的灵感来自bin_to_vec 官方示例 https://github.com/facebookresearch/fastText/blob/master/python/doc/examples/bin_to_vec.py.

from fasttext import load_model

# original BIN model loading
f = load_model(YOUR-BIN-MODEL-PATH)
    lines=[]

# get all words from model
words = f.get_words()

with open(YOUR-VEC-FILE-PATH,'w') as file_out:
    
    # the first line must contain number of total words and vector dimension
    file_out.write(str(len(words)) + " " + str(f.get_dimension()) + "\n")

    # line by line, you append vectors to VEC file
    for w in words:
        v = f.get_word_vector(w)
        vstr = ""
        for vi in v:
            vstr += " " + str(vi)
        try:
            file_out.write(w + vstr+'\n')
        except:
            pass

获得的VEC文件可能很大。 要减小文件大小，您可以调整矢量分量的格式。

如果你只想保留4位小数，你可以替换vstr += " " + str(vi) with
vstr += " " + "{:.4f}".format(vi)