我刚刚开始使用 Word2vec，我想知道我们如何才能找到最接近向量假设的单词。 我有这个向量，它是一组向量的平均向量：
array([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, ...], dtype=float32)
有没有一种直接的方法可以在我的训练数据中找到与这个向量最相似的词？
或者唯一的解决方案是计算这个向量和我训练数据中每个单词的向量的余弦相似度，然后选择最接近的那个？
谢谢。
【问题讨论】：
标签： python text-mining data-analysis word2vec
或者，model.wv.similar_by_vector(vector, topn=10, restrict_vocab=None) 也可以在gensim 包中使用。
按向量查找前 N 个最相似的词。
参数：
vector (numpy.array) – 计算相似度的向量。
topn ({int, False}, optional) – 要返回的前 N 个相似词的数量。如果 topn 为 False，similar_by_vector 返回 相似度得分。
restrict_vocab (int, optional) – 可选整数，用于限制搜索最相似值的向量范围。为了 例如，restrict_vocab=10000 只会检查前 10000 个单词 词汇表中的向量。 （如果你已经 按频率降序对词汇进行排序。）
返回：（单词、相似度）的序列。
返回类型： (str, float)列表
【讨论】：
对于 word2vec 的 gensim 实现，most_similar() 函数可以让您找到语义上接近给定单词的单词：
>>> model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])
[('queen', 0.50882536), ...]
或者它的向量表示：
>>> your_word_vector = array([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, ...], dtype=float32)
>>> model.most_similar(positive=[your_word_vector], topn=1))
其中topn 定义了所需的返回结果数。
但是，我的直觉是，该函数的功能与您提出的完全相同，即计算给定向量和字典中每个其他向量的余弦相似度（效率非常低...）
【讨论】：
most_similar()方法的positive和negative参数是什么吗？我刚开始使用 word2vec。
positive param 表示那些应该与您正在查找的单词相似的单词。 negative - 应该与您的单词不同的单词。 most_similar() 函数将返回最符合这些条件的单词。根据the docs，word2vec 的作者已经证明词向量捕获了一些语言规律，例如向量操作vector('king') - vector('man') + vector('woman') 接近vector('queen')。这就是上面示例的动机。
不要忘记在most_similar函数中添加带有否定词的空数组：
import numpy as np
model_word_vector = np.array( my_vector, dtype='f')
topn = 20;
most_similar_words = model.most_similar( [ model_word_vector ], [], topn)
【讨论】：