如何将坐标映射到word2vec中的单词

时间:2016-06-12 04:32:50

标签: deep-learning text-classification word2vec

在word2vec中,将字典中的单词映射到N维空间中的坐标是很常见的。有没有办法扭转这个过程,并在空间中的任何位置合成一个单词?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

当从坐标转到单词时,没有必要在您正在查看的坐标处嵌入矢量。一种方法是搜索最接近的向量并返回相应的单词。 假设您有[1,2,4]代表的“猫”,[2,1,6]代表“狗”等等。

index2word = ["cat","dog","crow","owl"]     
vecArray=[[1,2,4],
          [2,1,6],
          [9,1,5],
          [4,6,2]]
query=[2,1,7]     #the vector whose word is required
distance=dot(vecArray,query)

查找距离数组的最小元素索引。用它来从index2word数组中获取单词。

答案 1 :(得分:0)

您可以将n维坐标编码为字符串,并将其与坐标字符串进行比较。