鉴于我有一个word2vec模型(由gensim(，我想获得单词之间的排名相似性。 例如，假设我有"办公桌"这个词，与"办公桌"最相似的词是：
- 表0.64
- 椅子 0.61
- 预订 0.59
- 铅笔 0.52
我想创建一个函数，这样：
f(书桌，书( = 3 由于书是与书桌第三相似的词。 它存在吗？最有效的方法是什么？
您可以使用
rank(entity1, entity2)来获取距离 - 与索引相同。
model.wv.rank(sample_word, most_similar_word)
这里不需要下面给出的单独函数。保留它是为了提供信息。
假设您在元组中有单词列表及其向量，由model.wv.most_similar(sample_word)返回，如下所示
[('table', 0.64), ('chair', 0.61), ('book', 0.59), ('pencil', 0.52)]
以下函数接受示例单词和最相似的单词作为参数，并返回索引或秩(例如。[2]( 如果它存在于输出中
def rank_of_most_similar_word(sample_word, most_similar_word):
l = model.wv.most_similar(sample_word)
return [x+1 for x, y in enumerate(l) if y[0] == most_similar_word]
sample_word = 'desk'
most_similar_word = 'book'
rank_of_most_similar_word(sample_word, most_similar_word)
注意：使用 topn=x 在model.wv.most_similar()时获取前 x 个最相似的单词，如评论中所述。