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作者：刘才权
编辑：黄俊嘉
基于word2vec的词语相似度计算
应用场景
假设你有一个商品的数据库，比如：
现在通过用户的输入来检索商品的价格，最简单的方法就是通过字符串进行匹配，比如，
用户输入“椅子”，就用“椅子”作为关键字进行搜索，很容易找到椅子的价格就是200元/个。
但有时用户输入的是“凳子”，如果按照字符串匹配的方法，只能返回给用户，没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返回给用户参考。这种泛化的能力，通过简单的字符串匹配是显然不能实现的。
词语相似度计算
在上面的例子中，“凳子”跟“椅子”的语意更相近，跟“香蕉”或“冰箱”的语意相对较远。在商品搜索的过程中，可以计算用户输入的关键字与数据库中商品名间的相似度，在商品数据库中找出相似度最大的商品，推荐给用户。这种相近的程度就是词语的相似度。在实际的工程开发中可以通过word2vec实现词语相似度的计算。
代码实现
运行结果
调试技巧
在开发调试的过程中，会出现错误，需要重新运行程序。如果每次修改后，都从头开始执行，肯定会消耗很多无用的时间。比如，预处理后的文本结果和word2vec的训练参数，这些中间结果可以保持下来，当遇到问题时，就可以从文件中读取结果，而不需要每次都从头开始。
源码下载地址
https://github.com/CaiquanLiu/MachineLearning
代码参考
《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》
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