word2vec_basic not working（Tensorflow）

Question

私はワード埋め込みとTensorflowを初めて使用しています。私はword2vecを健康データに適用する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。
私はTensorflowウェブサイト（word2vec_basic.py）のコードを使用しました。私は少し変更され、それは代わりに「text8.zip」の私のデータを読み取り、それが最後のステップまで正常に実行させるために、このコード：このコードを

num_steps = 100001 

with tf.Session(graph=graph) as session: 
# We must initialize all variables before we use them. 
    tf.initialize_all_variables().run() 
    print('Initialized') 
    average_loss = 0 
    for step in range(num_steps): 
    batch_data, batch_labels = generate_batch(
     batch_size, num_skips, skip_window) 
    feed_dict = {train_dataset : batch_data, train_labels : batch_labels} 
    _, l = session.run([optimizer, loss], feed_dict=feed_dict) 
    average_loss += l 
    if step % 2000 == 0: 
     if step > 0: 
     average_loss = average_loss/2000 
     # The average loss is an estimate of the loss over the last 2000 batches. 
     print('Average loss at step %d: %f' % (step, average_loss)) 
     average_loss = 0 
    # note that this is expensive (~20% slowdown if computed every 500 steps) 
    if step % 10000 == 0: 
    sim = similarity.eval() 
    for i in range(valid_size): 
     valid_word = reverse_dictionary[valid_examples[i]] 
     top_k = 8 # number of nearest neighbors 
     nearest = (-sim[i, :]).argsort()[1:top_k+1] 
     log = 'Nearest to %s:' % valid_word 
     for k in range(top_k): 
     close_word = reverse_dictionary[nearest[k]] 
     log = '%s %s,' % (log, close_word) 
     print(log) 
    final_embeddings = normalized_embeddings.eval()<code> 

を例とまったく同じであるので、私は思いません違います。私は、入力データのサイズを変更し

---

KeyError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-20-fc4c5c915fc6> in <module>() 
    34   for k in xrange(top_k): 
    35   print(nearest[k]) 
---> 36   close_word = reverse_dictionary[nearest[k]] 
    37   log_str = "%s %s," % (log_str, close_word) 
    38   print(log_str) 

KeyError: 2868 

が、それはまだ同じエラーを与える：それは与えたエラーです。
誰かがこの問題を解決する方法について私に助言を与えることができたら本当に感謝します。

Answer 1

ボキャブラリのサイズがデフォルトの最大値（50000）未満の場合は、番号を変更する必要があります。

ステップ2の最後で、実際の辞書サイズにvocabulary_sizeを変更しましょう。

data, count, dictionary, reverse_dictionary = build_dataset(words) 
del words # Hint to reduce memory. 
print('Most common words (+UNK)', count[:5]) 
print('Sample data', data[:10], [reverse_dictionary[i] for i in data[:10]]) 

#add this line to modify 
vocabulary_size = len(dictionary) 
print('Dictionary size', len(dictionary))