word2veベクトルをデータとして、行ラベルとして用語を使用してDataFrameを作成する方法は？

Question

私は、このマニュアルに従ってみました：私は次のコードスニペットを持って nbviewer.jupyter.org/github/skipgram/modern-nlp-in-python/blob/master/executable/Modern_NLP_in_Python.ipynb ：

ordered_vocab = [(term, voc.index, voc.count) 
      for term, voc in food2vec.vocab.iteritems()] 

ordered_vocab = sorted(ordered_vocab, key=lambda (term, index, count): -count) 

ordered_terms, term_indices, term_counts = zip(*ordered_vocab) 

word_vectors = pd.DataFrame(food2vec.syn0norm[term_indices, :], 
         index=ordered_terms 

はそれを実行するために取得するには、私は次のように変更があります。

ordered_vocab = [(term, voc.index, voc.count) 
      for term, voc in word2vecda.wv.vocab.items()] 
ordered_vocab = sorted(ordered_vocab) 
ordered_terms, term_indices, term_counts = zip(*ordered_vocab) 
word_vectorsda = pd.DataFrame(word2vecda.wv.syn0norm[term_indices,],index=ordered_terms) 
word_vectorsda [:20] 

をしかし、私はデータフレームを印刷する前に、最後の行は私に私の周り私の頭を取得することはできませんエラーを与えます。これは、noneTypeオブジェクトがこの行に含まれないことを返します。私には、Term_indicesがそれを追跡しているように見えますが、なぜそれは得られませんか？

TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 

何か助けてもらえますか？任意の入力大歓迎 ベストニールス

Answer 1

は、次のコードを使用しています

ordered_vocab = [(term, voc.index, voc.count) for term, voc in model.wv.vocab.items()] 
ordered_vocab = sorted(ordered_vocab, key=lambda k: k[2]) 
ordered_terms, term_indices, term_counts = zip(*ordered_vocab) 
word_vectors = pd.DataFrame(model.wv.syn0[term_indices, :], index=ordered_terms) 

food2vecでmodelを交換してください。
作業中python 3.6.1、gensim '3.0.0'