使用Word2vec判断一组词中哪两个词最相似

Use Word2vec to determine which two words in a group of words is most similar

我正在尝试使用 Word2vec 的 python 包装器。我有一个词嵌入或一组词,可以在下面看到,从它们我试图确定哪两个词彼此最相似。

我该怎么做?

['architect', 'nurse', 'surgeon', 'grandmother', 'dad']

鉴于您使用的是 gensim 的 word2vec,根据您的评论:

为您的嵌入加载或训练模型,然后在您的模型上,您可以调用:

min_distance = float('inf')
min_pair = None
word2vec_model_wv = model.wv  # Unsure if this can be done in the loop, but just to be safe efficiency-wise
for candidate_word1 in words:
    for candidate_word2 in words:
        if candidate_word1 == candidate_word2:
            continue  # ignore when the two words are the same

        distance = word2vec_model_wv.distance(candidate_word1, candidate_word2)
        if distance < min_distance:
            min_pair = (candidate_word1, candidate_word2)
            min_distance = distance

https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html#gensim.models.keyedvectors.WordEmbeddingsKeyedVectors.distance

也可能是相似的(我不完全确定是否有区别)。 https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html#gensim.models.keyedvectors.WordEmbeddingsKeyedVectors.similarity

如果像我预期的那样,相似度随着更近的单词变得更大,那么您将想要最大化而不是最小化,并且只需将距离函数调用替换为相似度调用。基本上这只是对的简单 min/max 函数。

@rylan-feldspar 的回答通常是正确的方法并且会起作用,但是您可以使用标准 Python libraries/idioms,尤其是 itertools,一个列表来更紧凑地做到这一点-理解和排序功能。

例如,首先使用 itertools 中的 combinations() 生成所有候选词对:

from itertools import combinations
candidate_words = ['architect', 'nurse', 'surgeon', 'grandmother', 'dad']
all_pairs = combinations(candidate_words, 2)

然后,用它们的成对相似性装饰这些对:

scored_pairs = [(w2v_model.wv.similarity(p[0], p[1]), p)
                for p in all_pairs]

最后,将最相似的对放在最前面,然后报告得分和对:

sorted_pairs = sorted(scored_pairs, reverse=True)
print(sorted_pairs[0])  # first item is most-similar pair

如果你想紧凑但可读性差一点,它可以是(长)“1-liner”:

print(sorted([(w2v_model.wv.similarity(p[0], p[1]), p) 
              for p in combinations(candidate_words, 2)
             ], reverse=True)[0])

更新:

整合@ryan-feldspar 关于 max() 的建议,并追求最小化,这也应该可以报告最佳配对(但不是它的分数):

print(max(combinations(candidate_words, 2),
          key=lambda p:w2v_model.wv.similarity(p[0], p[1])))