如何从已保存的word2vec模型中加载特定词的向量?

如何从之前训练的word2vec模型中查找特定词的向量?

data = {'one': array([-0.06590105,  0.01573388,  0.00682817,  0.53970253, -0.20303348,   -0.24792041,  0.08682659, -0.45504045,  0.89248925,  0.0655603 ,   ......   -0.8175681 ,  0.27659689,  0.22305458,  0.39095637,  0.43375066,    0.36215973,  0.4040089 , -0.72396156,  0.3385369 , -0.600869  ],  dtype=float32), 'two': array([ 0.04694849,  0.13303463, -0.12208422,  0.02010536,  0.05969441,   -0.04734801, -0.08465996,  0.10344813,  0.03990637,  0.07126121,    ......    0.31673026,  0.22282903, -0.18084198, -0.07555179,  0.22873943,   -0.72985399, -0.05103955, -0.10911274, -0.27275378,  0.01439812],  dtype=float32), 'three': array([-0.21048863,  0.4945509 , -0.15050395, -0.29089224, -0.29454648,    0.3420335 , -0.3419629 ,  0.87303966,  0.21656844, -0.07530259,    ......   -0.80034876,  0.02006451,  0.5299498 , -0.6286509 , -0.6182588 ,   -1.0569025 ,  0.4557548 ,  0.4697938 ,  0.8928275 , -0.7877308 ],  dtype=float32),  'four': ......}

现在我想得到如下结果

word = "one"wordvector = data.get_vector(word)

并返回

[-0.06590105,  0.01573388,  0.00682817,  0.53970253, -0.20303348,   -0.24792041,  0.08682659, -0.45504045,  0.89248925,  0.0655603 ,   ......   -0.8175681 ,  0.27659689,  0.22305458,  0.39095637,  0.43375066,    0.36215973,  0.4040089 , -0.72396156,  0.3385369 , -0.600869  ]

回答:

one_array = data['one']

data是一个字典。要获取字典中某个键的值,可以调用value = dict[key]。使用one_list = data['one'].tolist(),你可以得到词’one’的词向量作为一个列表,这似乎是你期望的输出。

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