如何在tensorflow中給word2vec模型一個特定的詞

Question

如何給一個特定的詞來測試一個訓練有素的word2vec模型？

例如

輸入 「狗」，並返回像 「貓」 字nearst， 「鳥」 等。

謝謝！

word2vec_basic_py

Answer 1

即張量流程示例已經有一個函數來計算的相似性，並顯示最近的單詞。 最簡單的方法是使用該功能。

在定義valid_examples之後的第4步中，可以給出你自己的單詞。

valid_examples = np.random.choice(valid_window, valid_size, replace=False) 
num_sampled = 64 # Number of negative examples to sample. 

sample_word = "dog"; 
if sample_word in dictionary: 
    sample_index = dictionary[sample_word] 
else: 
    sample_index = 0 # dictionary['UNK'] 
valid_examples[0] = sample_index 

然後你可以在第一行看到結果。對於恩，我的結果是

最近的狗：授權，侄子，文具，狨猴，哇，KVAC， dasyprocta，半人馬，