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个词语,分别是son、uncle、brother、grandfather和dad。 然后判断出father和mother的相似度结果是0.79。 同样使用most_similar接口进行词语的类比...
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个词语,分别是son、uncle、brother、grandfather和dad。 然后判断出father和mother的相似度结果是0.79。 同样使用most_similar接口进行词语的类比...
model.wv.most_similar('social_listening') 找到前N个最相似的单词,注意其中的参数restrict_vocab ,它是可选的整数, 它限制了向量的范围,搜索最相似的值。 例如,restrict_vocab = 10000会 ,只检查词汇顺序(按降序频率对词汇表进行排序会更有有意义)中的前10000个词汇向量 3 model.wv.doesnt_match("舆情 互联...
都覆盖面太窄，我决定借助训练好的Word2Vec模型，使用gensim库，调用它经典的.most_similar()函数来进行...
训练好word2vec模型后,我们可以使用most_similar方法来查找与给定文本最相似的文本。下面是一个示例代码: similar_docs=model.wv.most_similar(positive=['python','word2vec'],topn=5)fordocinsimilar_docs:print(doc) 1. 2. 3. 上面的代码将查找与包含python和word2vec两个词语最相似的文本,并输出前5个相似...
model.most_similar("哈哈哈",topn=10)#计算与该 词最近似的词,topn指定排名前n的词 # 计算两个词的相似度: model.similarity("word1","word2") # 获取某个词对应的词向量,前提是词库里面有这个词,否则会报错 model ['成都'] # 返回建立的model模型里面所包含的词语: ...
y3 = model.most_similar([u'智能', u'速度'], [u'计算机'], topn=3) for item in y3: print(item[0], item[1]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 3.2存储和加载模型 ...
词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word ...
word_vectors.most_similar(positive = ['father', 'woman'], negative = ['man'], topn = 1)我们得到：[('mother', 0.8462507128715515)]脑子先转一转，想象一下我们只有两个维度：亲子关系和性别。“女人”这个词可以用这个向量来表示：[0，1]，“男人”是[0，-1]，“父亲”是[1，-1]，“母亲”...
方法 1: `model.wv.vectors.shape`揭示了词向量的维度结构，如模型包含631个独特的词汇，且每个词汇的向量维度为50。方法 2: `model.wv.most_similar(positive=['文本挖掘', '汽车'], negative=['内容'], topn=20)此功能用于识别与指定词汇（如 '文本挖掘' 和 '汽车'）最相关的词汇，但排除...