我正在玩弄FastText，https://pypi.python.org/pypi/fasttext ，这与 Word2Vec 非常相似。由于它似乎是一个相当新的库，内置函数还不多，我想知道如何提取形态相似的词。
例如:model.similar_word("dog") -> 狗。但是没有内置函数。
如果我输入
模型[“狗”]
我只得到向量，可以用来比较余弦相似度。
model.cosine_similarity(model["dog"], model["dogs"]])。
我是否必须进行某种循环并对文本中所有可能的对执行cosine_similarity？这需要时间......!!!
最佳答案
使用 Gensim，使用 load.word2vec 模型加载经过 fastText 训练的 .vec 文件，并使用 most_similiar() 方法查找相似词!
关于python - 如何使用 FastText 查找相似词？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42206557/