计算5个未见过的文档之间的相似度:most_sim = model.similarity_unseen_docs(['17073'],['16873','16873','16773','16687'])

根据提供的引用内容，你遇到了一个TypeError，错误信息是"MyFAISS.similarity_search_with_score_by_vector got unexpected keyword argument 'filter'"。下面是解决这个问题的方法[^1]：

1. 检查函数名和参数：首先，确保你正确地调用了函数"MyFAISS.similarity_search_with_score_by_vector"，并且传递了正确的参数。检查函数名是否正确拼写，并确保没有错误地传递了额外的参数。

2. 检查faiss版本：如果你使用的是faiss库，确保你使用的是最新版本。有时候，这种错误可能是由于旧版本的faiss库不支持某些参数而导致的。尝试更新faiss库到最新版本，然后再次运行代码。

3. 检查参数名：检查你传递给函数的参数名是否正确。确保你使用的是正确的参数名，并且没有拼写错误。

4. 查看文档：查看faiss库的文档，了解函数的正确用法和参数。确保你按照文档中的示例正确地使用函数。

请注意，以上方法是根据提供的引用内容给出的一般解决方案。具体解决方法可能因你的代码和环境而异。如果以上方法无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我们能够更好地帮助你。

相关问题

most_sim = model.similarity_unseen_docs(['17073'],['16873','16873','16773','16687'])

以下是使用gensim库中的Word2Vec模型进行相似度计算的例子[^1]：

most_sim = model.wv.most_similar(positive=['17073'], negative=['16873', '16873', '16773', '16687'])

这个例子中，我们使用了`most_similar`方法来计算给定单词列表中的最相似的单词。在这个例子中，我们将`17073`作为正向单词，将`16873`、`16873`、`16773`和`16687`作为负向单词。该方法将返回一个包含最相似单词及其相似度得分的列表。

请注意，如果某个关键词不存在于模型中，会抛出KeyError异常。如果你想忽略不存在的关键词并继续计算后面的关键词，你可以使用`try-except`语句来捕获异常并处理。

相关问题:
1. 如何使用gensim库中的Word2Vec模型计算单词的相似度？
2. 什么是gensim库中的Word2Vec模型？
3. 如何处理gensim中的KeyError异常？

most_sim = model.n_similarity(['17073'], ['14373', '15573', '16073', '16987'])

在给定的代码中，`model.n_similarity(['17073'], ['14373', '15573', '16073', '16987'])`是用于计算两个词列表之间的相似度的方法。其中，`['17073']`是第一个词列表，`['14373', '15573', '16073', '16987']`是第二个词列表。该方法返回两个词列表之间的相似度值。

以下是一个示例演示如何使用`n_similarity`方法计算相似度[^1]：

import warnings
import gensim

warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim')
model = gensim.models.Word2Vec.load("诛仙.model")

word_list1 = ['17073']
word_list2 = ['14373', '15573', '16073', '16987']

similarity = model.n_similarity(word_list1, word_list2)
print("相似度：", similarity)

请注意，为了运行这段代码，你需要确保已经安装了`gensim`库，并且已经下载了`诛仙.model`模型文件。