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word2vec - 为什么 Word2Vec 中 model.wv.similarity() 的输出结果与 model.wv.similar() 不同？

问题描述

我已经训练了一个 Word2Vec 模型，我正在尝试使用它。当我输入“动力”最相似的单词时，我得到了这样的输出：

动力系统 0.6429724097251892
驱动力 0.5936785936355591
动能 0.5788494348526001
动力车 0.5579575300216675
引擎 0.5339343547821045
推动力 0.5152761936187744
扭力 0.501279354095459
新动力 0.5010953545570374
支撑力 0.48610919713974
精神力量 0.47970670461654663

但问题是，如果我输入model.wv.similarity('动力','动力系统')我得到的结果是 0.0，这不等于

0.6429724097251892

更让我困惑的是，当我得到“动力”这个词和“驱动力”这个词的下一个相似之处时，它显示

3.689349e+19

所以为什么 ？我对相似性有误解吗？我需要有人告诉我！！代码是：

res = model.wv.most_similar('动力')
for r in res:
    print(r[0],r[1])
print(model.wv.similarity('动力','动力系统'))
print(model.wv.similarity('动力','驱动力'))
print(model.wv.similarity('动力','动能'))

输出：

动力系统 0.6429724097251892
驱动力 0.5936785936355591
动能 0.5788494348526001
动力车 0.5579575300216675
引擎 0.5339343547821045
推动力 0.5152761936187744
扭力 0.501279354095459
新动力 0.5010953545570374
支撑力 0.48610919713974
精神力量 0.47970670461654663
0.0
3.689349e+19
2.0

标签： word2vec

解决方案

我写了一个函数来替换该model.wv.similarity方法。

def Similarity(w1,w2,model):
    A = model[w1]; B = model[w2]
    return sum(A*B)/(pow(sum(pow(A,2)),0.5)*pow(sum(pow(B,2)),0.5)

您输入的单词在哪里w1以及在哪里，是您训练的 Word2Vec 模型。w2model

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