我使用tensorflow来构建word2vec模型，请参考这里：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py#L118
我的问题是，如何找到某个单词的前n个相似的单词 . 我知道在gensim中，我可以保存并加载word2vec模型，然后使用model.most_similar来查找我想要的内容 . 但是如何在tensorflow中使用甚至更多有没有办法在tensorflow中保存模型，因为我发现我得到的只是一个嵌入向量，是吗？
1 回答
我想只要你计算了每个标记的权重向量，就可以操纵向量空间中的所有标记 . 您可以简单地计算每个向量之间的余弦相似度，然后按分数进行排序 . 供您参考，您可以查看gensim word2vec模型中实现的
most_similar方法 . 希望这可以帮助 .