我有一个word2vec字典，其中包含与给定单词相似的单词列表。
例
model.most_similar("ltd")
[('limited', 0.7886955142021179),
('limi', 0.6512018442153931),
('limite', 0.6031635999679565),
('wilford', 0.5938706994056702),
('lt', 0.583463728427887),
('lighttech', 0.5828145146369934),
('rmc', 0.5821658372879028),
('tomoike', 0.5752800703048706),
('jd', 0.5751883387565613),
('nxp', 0.5725069046020508)]
我想创建包含根和similar_words的数据帧(相似度高于 .6(
目前我能够写出与根词相对应的所有相似单词
words = y
similar = [[item[0] for item in model.most_similar(word)[:6]] for word in words]
similarity_matrix = pd.DataFrame({'Root_Word': words, 'Similar_Words': similar})
电流输出
Root_Word Similar_word
[st] [st., sreet, rd;, yop, tseun, tsven]
[limited] [ltd, lt, wt, serial, (h.k., dk]
[centre] [cent, ct, cte, entre, ctr., ce]
预期输出只有相似度高于 .6 的相似词。
怎么能做到这一点
根据您当前的方法：
similar = [[item[0] for item in model.most_similar(word) if item[1] > 0.6] for word in words]