nlp - 如何增加word2vec中特定单词之间的相似度？

Question

我是使用 Word2Vec 的新手。

我很想知道如何增加 word2vec 中特定单词之间的相似度。

假设我的句子看起来像这样。（玩具示例）

句子1 = ['a', 'b', 'c'] 句子2 = ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b']

模型 = word2vec.Word2Vec([sentence1, sentence2])

我对 word2vec 的结果的期望是“a”和“b”应该比“a”和“c”更接近。这是因为在 sentence2 中有很多对 'a' 和 'b' ，而 sentence2 是 word2vec 模型中的训练数据集。

如何使用 word2vec 制作训练数据集以在“a”和“b”之间具有更好的相似性？

如果你有像这个例子这样的真实应用程序，请告诉我如何使用它们。

标签： nlpword2vecsimilaritysentence