2017-02-13 12 views
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私はWord2Vecに非常に似ているFastText、https://pypi.python.org/pypi/fasttextで遊んでいます。以来、それはまだ多くの機能を内蔵していないかなり新しいライブラリのようです。私は形態学的に似た言葉をどのように抽出するのかと思っていました。例えば:model.similar_word( "dog") - > dogs。しかし、機能は組み込まれていません。FastTextで似たような言葉を見つけるには?

私はモデル["dog"]を入力すると、コサイン類似度model.cosine_similarity(model ["dog"]、model ["dogs"]]を比較するために使用されるベクトルのみを取得します。 、

m = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('model.vec') 
m.most_similar(...) 

答えて

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使用gensim:ループのいくつかの並べ替えを行うと時間がかかるだろう、テキスト内のすべての可能なペアにcosine_similarityを行う。..

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あなたはmodel.vecをロードして、類似した単語を取得するためにgensimを使用する必要がありますか? load.word2vecモデルでfastTextトレーニングされた.vecファイルを読み込み、同様の単語を見つけるためにmost_similiar()メソッドを使用してください。

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