【发布时间】：2017-03-05 14:05:14
【问题描述】：
因此，例如，我输入了一些具有某种语义含义的句子，作为输出，我得到了一些最接近（余弦距离）单词（主要是单个单词）的列表。
但我想了解我的句子属于哪个集群，并计算每个单词与它的距离。并从句子中消除无意义的单词。
例如：
“我想买个披萨”；
“披萨”：0.99123
“买”：0.7834
“想要”：0.1443
如何在没有任何 C 编码的情况下开箱即用地实现这样的要求？
也许我需要为此计算余弦距离方程？
谢谢！
【问题讨论】：
【发布时间】：2017-03-05 14:05:14
【问题描述】：
您似乎需要主题建模而不是 word2vec。 Word2vec 用于捕获本地信息，直接使用它来对单词或句子进行分类或聚类并不是一个好主意。
另一个方面可以是停用词删除，因为您提到的是无意义的词。顺便说一句，它们并非毫无意义，它们实际上与任何主题都没有对齐。所以，你认为它们没有意义。
我认为您应该使用 LDA 主题建模方法，并且您不需要实现任何东西，因为 LDA 有很多实现。
【讨论】：