假设我们训练了一个包含超过 100 万个单词的模型。为了找到最相似的单词，我们需要计算测试单词的嵌入与所有 100 万个单词的嵌入之间的距离，然后找到最近的单词。看来Gensim计算结果的速度非常快。虽然当我想计算最相似的时候，我的函数非常慢:
def euclidean_most_similars (model, word, topn = 10):
distances = {}
vec1 = model[word]
for item in model.wv.vocab:
if item!= node:
vec2 = model[item]
dist = np.linalg.norm(vec1 - vec2)
distances[(node, item)] = dist
sorted_distances = sorted(distances.items(), key=operator.itemgetter(1))
我想知道 Gensim 如何如此快速地计算出最接近的单词，以及计算最相似度的有效方法是什么。
最佳答案
正如@g-anderson 评论的那样，可以查看gensim 源代码以了解它到底做了什么。然而，gensim 实际上并没有使用任何它自己优化的 Cython 或编译的 C 代码作为其 most_similar() 方法的一部分——可以在以下位置查看:
相反，通过使用 numpy/scipy 批量数组操作，这些库的高度优化代码将利用 CPU 原语和多线程来计算所有 相关的相似性比解释的 Python 循环快得多。
(关键的主力是 numpy dot 操作:创建所有相似点的有序数组的一次调用——跳过循环和你的中间结果 dict 完全。但是 argsort，也传递给 numpy 实现，也可能优于惯用的 sorted()。)
关于python - gensim 是如何快速找到最相似的单词的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/61511101/