使用 gensim 从未知向量中获取最接近的向量答案

【问题标题】：get closest vector from unknown vector with gensim使用 gensim 从未知向量中获取最接近的向量
【发布时间】：2020-04-03 23:21:08
【问题描述】：

我目前正在为一个学校项目实施自然文本生成器。我有一个预定长度和关键词的句子数据集，我将它们转换为向量，这要归功于 gensim 和 GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz。我训练一个循环神经网络来创建一个向量列表，并将其与真实句子的向量列表进行比较。所以我尽量接近“真实”的向量。

当我必须将向量转换为单词时，就会出现问题：我的向量不一定在 google 集中。所以我想知道是否有一种有效的解决方案可以将 Google 集中最接近的向量设置为输出向量。

我使用 python 3 和 Tensorflow

非常感谢，如有任何关于项目的问题，请随时提出

查尔斯

【问题讨论】：

标签： python-3.x nlp gensim word2vec

【解决方案1】：

gensim 方法 .most_similar()（在 KeyedVectors 和类似类上）也将接受原始向量作为搜索的“原点”。

请务必明确命名 positive 参数 - 要组合以查找原点的目标词/向量列表。

例如：

gvecs = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz')
target_vec = gvecs['apple']
similars = gvecs.most_similar(positive=[target_vec,])

【讨论】：