所以，例如，我输入一些带有一些语义含义的句子作为输出，作为输出，我得到一些最接近（余弦距离）单词的列表（主要是单个单词）。
但我想了解我的句子属于哪个群集，并计算每个词与它的距离。并从句子中删除无意义的单词。
例如：
“我想买披萨”;
“披萨”：0.99123
“购买”：0.7834
“想要”：0.1443
如何在没有任何C编码的情况下实现这样的要求？
也许我需要为此计算余弦距离方程？
谢谢！
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好像你需要主题建模而不是word2vec。 Word2vec用于捕获本地信息，直接使用它来对单词或句子进行分类或聚类不是一个好主意。
另一方面可以是停止删除单词，因为您提到了无意义的单词。顺便说一句，它们并非没有意义，它们实际上与任何主题都不一致。所以，你认为它们没有意义。
我相信你应该使用LDA主题建模方法，因为LDA有很多实现，所以你不需要实现任何东西。