如何找到与FastText相似的单词？

Question

我在玩FastText，https://pypi.python.org/pypi/fasttext，这与Word2Vec非常相似。因为它看起来是一个新的库，还没有很多内置功能，所以我想知道如何提取形态相似的词。

例如：狗。但是没有内置的功能。

如果我打字 model["dog"]

我只得到向量，可以用来比较余弦相似性。 model.cosine_similarity(model["dog"], model["dogs"]])。

我需要在文本中对所有可能的对进行某种循环和cosine_similarity吗？那需要时间。。。！！！

Answer 1

您可以安装并导入gensim库，然后使用gensim库从从FastText下载的模型中提取最相似的单词。

使用这个：

import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('model.vec')
similar = model.most_similar(positive=['man'],topn=10)

通过topn参数，可以得到前10个最相似的单词。

Answer 2

使用Gensim，使用load.word2vec模型加载fastText trained.vec文件，并使用most_similiar（）方法查找相似的单词！

Answer 3

您应该使用gensim加载model.vec，然后得到类似的单词：

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