我目前正在使用Python中的gensim处理word2vec模型，并希望编写一个可以帮助我找到给定单词的反义词和同义词的函数。 例如： 反义词（“悲伤”）=“快乐” 同义词（ “打乱”）= “激怒”
有没有办法在word2vec中做到这一点？
答案 0 :(得分：7)
在word2vec中，您可以通过以下方式找到类比
model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
model.most_similar(positive=['good', 'sad'], negative=['bad'])
[(u'wonderful', 0.6414928436279297),
(u'happy', 0.6154338121414185),
(u'great', 0.5803680419921875),
(u'nice', 0.5683973431587219),
(u'saddening', 0.5588893294334412),
(u'bittersweet', 0.5544661283493042),
(u'glad', 0.5512036681175232),
(u'fantastic', 0.5471092462539673),
(u'proud', 0.530515193939209),
(u'saddened', 0.5293528437614441)]
现在使用一些标准的反义词，如（好的，坏的），（丰富的，差的），找到多个最近的反义词列表。之后，您可以使用此列表的平均向量。
答案 1 :(得分：0)
我认为可以使用来获取反义词 King-men + women =女王类比。 在这里，皇后（国王的反义词和女人的同义词）是从word2vec训练过的模型返回的结果。 让我们说有一个词X及其同义词Y。也有Y的反义词Z。那么我们可以说X-Y + Z =（X）的反义词和（Z）的同义词。