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给定单词向量（而不是单词本身），获取最相似的单词

2024-01-08

使用gensim.models.Word2Vec库，您可以提供一个模型和一个“单词”，您希望找到最相似单词的列表：

model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(model_file, binary=True)
model.most_similar(positive=[WORD], topn=N)

我想知道是否有可能为系统提供模型和“向量”作为输入，并要求系统返回最相似的单词（它们的向量非常接近给定的向量）。类似于：

model.most_similar(positive=[VECTOR], topn=N)

我需要此功能用于双语设置，其中我有 2 个模型（英语和德语），以及一些我需要找到最相似的德语候选词的英语单词。 我想做的是从英语模型中获取每个英语单词的向量：

model_EN = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(model_file_EN, binary=True)
vector_w_en=model_EN[WORD_EN]

然后用这些向量查询德国模型。

model_DE = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(model_file_DE, binary=True)
model_DE.most_similar(positive=[vector_w_en], topn=N)

我已经使用 word2vec 包中的原始距离函数在 C 中实现了这一点。但是，现在我需要它在 python 中，以便能够将它与我的其他脚本集成。

你知道是否已经有一种方法gensim.models.Word2Vec图书馆或其他类似的图书馆有这个功能吗？我需要自己实施吗？


方法similar_by_vector https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html#gensim.models.word2vec.Word2Vec.similar_by_vector按向量返回前 N 个最相似的单词：

similar_by_vector(vector, topn=10, restrict_vocab=None)
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