Question

使用word2vec计算词向量之间的相似度

通过word2vec计算词向量之间的相似度，发现两个函数similarity和most_similar计算出来的结果不一致，不知是怎么回事呢？
比如：通过 similarity计算张无忌和赵敏的相似度为： -1.0842e-19 ；
而通过most_similar计算赵敏和张无忌的相似度则为 0.9469258785247803 ；
感觉similarity计算出来的结果有误，可否指点一下？
用到的函数为（python）：
print(model_1.similarity('张无忌', '周芷若') )
model_1.most_similar("张无忌", topn=10)

Answer 1

string为你需要获取向量的词，
double[] array = vec.getWordVector(string);
array是这个词的向量。
首先在创建vec的时候要保证.minWordFrequency(1)，否则有些词你是得不到向量的，这个方法是设置词的最小使用频率。

Answer 2

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