Gensim Word2vec：语义相似度答案

【问题标题】：Gensim Word2vec : Semantic SimilarityGensim Word2vec：语义相似度
【发布时间】：2015-10-10 01:43:08
【问题描述】：

我想知道 gensim word2vec 的两个相似度度量之间的区别：most_similar() 和 most_similar_cosmul()。我知道第一个使用词向量的余弦相似度，而另一个使用 Omer Levy 和 Yoav Goldberg 提出的乘法组合目标。我想知道它如何影响结果？哪一个给出语义相似性？等等。例如：

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])

结果：[('queen', 0.50882536), ...]

model.most_similar_cosmul(positive=['baghdad', 'england'], negative=['london'])

结果：[(u'iraq', 0.8488819003105164), ...]

【问题讨论】：

标签： python semantics similarity gensim word2vec

【解决方案1】：

从 Levy 和 Goldberg 的论文中，如果您试图找到类比（或组合/比较超过 2 个词向量），第一种方法（3CosAdd 或论文的 eq.3）更与第二种方法（3CosMul 或纸的 eq.4）相比，容易受到 1 次比较的支配。

仅针对2个词向量之间的语义相似度，此方法不适用。

例如，使用Google News Vectors -

model.similarity('Mosul','England')
0.10051745730111421

model.similarity('Iraq','England')
0.14772211471143404

model.similarity('Mosul','Baghdad')
0.83855779792754492

model.similarity('Iraq','Baghdad')
0.67975755642668911

现在伊拉克比摩苏尔更靠近英格兰（两者都是国家），但相似度值很小 ~ 0.1。

另一方面，摩苏尔与巴格达的相似度高于伊拉克（地理/文化方面），相似度值更高，约为 0.7

现在，打个比方（英格兰 - 伦敦 + 巴格达 = X）-

3CosAdd 是一个线性和，允许一个大的相似项支配表达式。它忽略了每个术语反映相似性的不同方面，并且不同的方面有不同的尺度。

3CosMul，另一方面 - 放大小数量之间的差异并减少大数量之间的差异。

model.most_similar(positive=['Baghdad', 'England'], negative=['London'])
(u'Mosul', 0.5630180835723877)
(u'Iraq', 0.5184929370880127)

model.most_similar_cosmul(positive=['Baghdad', 'England'], negative=['London'])
(u'Mosul', 0.8537653088569641)
(u'Iraq', 0.8507866263389587)

【讨论】：