でgensimで、私はトレーニングdoc2vecモデルのための入力として文字列を与えるとき、私はこのエラーを取得：doc2vec - doc2vec訓練とinfer_vectorのための入力形式（）のpython
はTypeError（「ドン\」トンノウハウURI％s'は％のrepr（URI）をどのように扱うか）
私はこの質問Doc2vec : TaggedLineDocument() 呼ばそれでも入力フォーマットについて疑問を持っています。
documents = TaggedLineDocument('myfile.txt')
MYFILE.TXTは、各文書または文字列の各行にあるリストのリストまたは別のリストなどのトークンを持っているべきですか？
For eg - 私は2つのドキュメントを持っています。
Doc 1：機械学習は、パターン認識の研究から進化したコンピュータサイエンスのサブフィールドです。
Doc 2：Arthur Samuelは機械学習を「コンピュータに学習能力を与える学習の場」と定義しました。
だから、myFile.txtはどのように見えるのですか？
ケース1：各行の各文書の単純なテキスト
機械学習が
アーサーサムエルはその研究のフィールドとして機械学習を定義したパターン認識の研究から発展したコンピュータサイエンスのサブフィールドであります各文書
[ ["Machine", "learning", "is", "a", "subfield", "of", "computer", "science", "that", "evolved", "from", "the", "study", "of", "pattern", "recognition"]、
ケース2を学習する機能を提供します
["Arthur", "Samuel", "defined", "machine", "learning", "as", "a", "Field", "of", "study", "that", "gives", "computers" ,"the", "ability", "to", "learn"] ]
ケース3：別の行の各文書のトークンのリスト
["Machine", "learning", "is", "a", "subfield", "of", "computer", "science", "that", "evolved", "from", "the", "study", "of", "pattern", "recognition"]
["Arthur", "Samuel", "defined", "machine", "learning", "as", "a", "Field", "of", "study", "that", "gives", "computers" ,"the", "ability", "to", "learn"]
そして、私は、テストデータ上でそれを実行しているとき、何が私が予測したい文の形式でなければなりませんdocベクトルは？下のケース1またはケース2のようなものか、それとも別のものか？
model.infer_vector(testSentence, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch)
testSentenceは次のようになります。
ケース1：文字列
testSentence = "Machine learning is an evolving field"
ケース2：トークンのリスト
testSentence = ["Machine", "learning", "is", "an", "evolving", "field"]