如果我要运行similar_words = wv.most_similar(positive=["king", "woman"], negative=["man"],topn=top_n)结果是什么并加以说明
时间: 2024-05-16 14:17:27 浏览: 101
运行 `wv.most_similar(positive=["king", "woman"], negative=["man"],topn=top_n)` 的目的是寻找和“king”和“woman”相关且和“man”不相关的词语,其中 `top_n` 是要返回的词语数量。这个操作使用了 Word2Vec 模型中的向量空间算法,在向量空间中找到最接近给定向量的词语。
具体地,这个操作会返回与“queen”最相关的词语列表,并且按照相关性从高到低排序。这是因为“queen”在 Word2Vec 模型中和“king”和“woman”相关性较高,同时与“man”不相关。因此,我们可以得到类似下面的结果:
```
[('queen', 0.671), ('monarch', 0.544), ('princess', 0.524), ('throne', 0.509), ('prince', 0.508), ... ]
```
这意味着,“queen”是最相关的词语,其余的词语也与“king”和“woman”相关性较高。
相关问题
input_dim = len(model_word.wv.index_to_key) + 1
这段代码应该是定义了一个变量 input_dim,其值为通过 Word2Vec 模型对象 model_word 计算得到的词汇表的大小(即词汇表中不同单词的个数)。具体来说,model_word.wv.index_to_key 是 Word2Vec 模型对象的一个属性,它返回的是一个列表,包含了词汇表中所有单词的字符串形式。len(model_word.wv.index_to_key) 就是这个列表的长度,也就是词汇表中不同单词的个数。
for e in model2.wv.most_similar('智能制造', topn=200):
我可以回答这个问题。根据模型2的词向量,与“智能制造”最相似的词汇有:智能制造技术、智能制造产业、智能制造发展、智能制造应用、智能制造系统、智能制造产业链、智能制造平台、智能制造装备、智能制造产业园、智能制造工程等。