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？

相关问题

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。

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

这段代码中存在一个错误。在for循环中，代码更新了变量b，但是在更新后没有再次进行softmax操作，导致后续的计算结果不正确。因此，需要在for循环中，在更新b后再次进行softmax操作，如下所示：

for i in range(num_iterations):
    c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
    weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
    representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
    representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
    representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
    representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
    b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1)  # 进行softmax操作

这样修改后，该段代码的功能应该能够正常运行。