首先导入KeyedVectors,使用load_word2vec_format函数,读取已经下载好的Google-news词向量字典。 该接口会返回一个词向量模型的对象model。 接着,使用模型的most_similar接口,获取与father最相似的前5个词语,然后打印它们。 另外,我们还可以使用similarity,判断两个词语的相似性。 运行程序: 会得到和father最相似的5个...
首先导入KeyedVectors,使用load_word2vec_format函数,读取已经下载好的Google-news词向量字典。 该接口会返回一个词向量模型的对象model。 接着,使用模型的most_similar接口,获取与father最相似的前5个词语,然后打印它们。 另外,我们还可以使用similarity,判断两个词语的相似性。 运行程序: 会得到和father最相似的5个...
model = word2vec.Word2Vec(sentences, vector_size=200) # 默认window=5 print("输出模型", model) # 计算两个单词的相似度 try: y1 = model.wv.similarity("企业", "公司") except KeyError: y1 = 0 print("【企业】和【公司】的相似度为:{}\n".format(y1)) # 计算某个词的相关词列表 y2 =...
vect2 = sent2vec(model, st2) # 查看变量占用空间大小 import sysprint(sys.getsizeof(vect1))print(sys.getsizeof(vect2))cos= similarity(vect1, vect2)print("相似度:{:.4f}".format(cos)) 看下效果: 完全相同的文章 不相同的文章 数据太大,没有上传,自己网上找找应该有很多。 完整代码:https:/...
gensim:用Word2Vec进行文本分析 文本分析我写过一期gensim库的,今天我想实现下word2vec,进行一些词语相似性分析。 用gensim库做文本相似性分析 参数解释 from gensim.models import Word2Vec #sentences参数为列表,且a,b, c也是列表。 model = Word2Vec(sentences=[a,b,c...],...
vec = model[['红岸','水滴','思想钢印']]print('三个词的词向量矩阵的维度是:', vec.shape,'。')print('---我是分隔符---')#计算两个词的相似程度。print('叶文洁和红岸的余弦相似度是:', model.similarity('叶文洁','红岸'),'。')print('---我是分隔符---')#得到和某个词比较相关的词的...
在Gensim中,使用Word2Vec等算法将词语映射到一个连续的向量空间中。这些向量被称为“词向量”,其维度通常在数十到数百之间。 二、余弦相似度公式 在连续向量空间中,可以使用余弦相似度公式来衡量两个向量之间的相似度。余弦相似度公式如下: similarity = dot(u, v) / (norm(u) * norm(v)) 其中,u和v分别...
方法 6: `model.wv.similarity('social_listening', '社会化媒体')`基于余弦相似度计算两个词汇的相似度，数值越大表示越相似。方法 7: `model.wv.wmdistance(doc1.split(), doc2.split())`计算两段文本之间的相似度，数值越大表示差异越大。方法 8: `model.predict_output_word(['social_...
🚀3、使用wv.n_similarity计算两个list之间的相似度 代码: import warningswarnings.filterwarnings('ignore')from gensim import modelsmodel = models.word2vec.Word2Vec.load('wiki.model')# TODO 步骤2.3 使用wv.n_similarity计算两个list之间的相似度,返回单个值# TODO 可以考察两个句子(先进行分词)之间的...
(1)gensim.models.Word2Vec.similarity(ws1,ws2):计算两个单词之间的余弦相似度。 >>> trained_model.similarity('woman', 'man') 0.73723527 >>> trained_model.similarity('woman', 'woman') 1.0 1. 2. 3. 4. 5. (2)gensim.models.Word2Vec.n_similarity(ws1,ws2):计算两组单词之间的余弦相似度...