python - 将 Fasttext 向量转换为单词

标签 python nlp data-science gensim fasttext

我在将快速 FastText 向量转换回单词时遇到问题。 这是我的 Python 代码:

from gensim.models import KeyedVectors
en_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.en/wiki.en.vec')
vect = en_model.get_vector("turtles")

如何获取向量(尤其是具有适当维度的任意向量)并让它吐出一个词?

最佳答案

您想使用 ret_vals = en_model.similar_by_vector(vect)(参见 similar_by_vector)。由于 vect 是任意向量,您将得到最接近的匹配项。您可以使用参数 topn=XX 控制返回的数字。如果未提供,您将回到前 10 名。返回值是元组列表,格式为 (str, float),其中 str 是单词,float 是相似度。

关于python - 将 Fasttext 向量转换为单词,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53183341/

相关文章:

python - ValueError : Input contains NaN, 无穷大或值对于 dtype 来说太大

machine-learning - 当存在多个正确标签时,如何训练机器学习分类模型?

python - ValueError at/url/ View frontend.views.url 没有返回 HttpResponse 对象。它返回 None 相反

python - 使用 Python 来操作其他程序的 GUI?

machine-learning - 从不同布局的 PDF 文件中提取文本信息 - 机器学习

machine-learning - 在特征向量中包含单词的位置信息的好方法是什么?

nlp - Java 谷歌引擎库

python - 在 pandas 数据框中重新采样 Hz

python - OpenCV 窗口无法在 Mac 上运行

python - 如何删除初始 wx.RadioBox 选择?