我从fastText Github存储库页面下载了预先训练好的英语维基百科矢量文件（wiki.en.vec），我尝试计算语法和语义类比任务的准确性，如Mikolov的word2vec论文中的第一篇所述，如下所示：
我通过简单地make建立了word2vec存储库。
我跑了./compute-accuracy wiki.en.vec 0 < questions-words.txt，即我将预训练的矢量文件从word2vec传递到计算精度二进制文件，并且阈值为0，以便考虑整个词汇表，而不是默认将其限制为30000 ，我还使用questions-words.txt发送精度计算数据集<，因为我注意到代码从stdin读取数据集。
作为回应，我只是得到了一堆像下面这样的NaN。即使我将阈值更改为30000或其他任何内容，这也不会改变。
>capital-common-countries:
ACCURACY TOP1: 0.00 % (0 / 1)
Total accuracy: -nan % Semantic accuracy: -nan % Syntactic accuracy: -nan %
有人可以解释为什么英语预训练的矢量似乎不能与word2vec的精确度计算代码一起使用吗？我看了一下compute-accuracy.c，看起来它看起来好像需要标准的矢量文件格式约定，我也看了wiki.en.vec，看起来好像是按照标准惯例格式化了。
此外，在fastText论文中，提出了使用fastText向量的类比精确度，并且本文引用了Mikolov的word2vec论文 - 显然，使用了相同的数据集，并且可能使用相同的word2vec compute-accuracy.c文件来获得所呈现的数字。那么有人可以解释一下出了什么问题吗？
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compute-accuracy是否适用于本地训练的载体？ （也就是说，您的设置是否正常工作而不添加Facebook源向量的额外变量。）
如果是这样，那么使用“计算机精确度”的本地训练矢量集看起来与Facebook下载文件的格式/编码相同吗？
如果我理解正确，.vec文件是文本格式。在word2vec.c存储库中使用compute-accuracy可执行文件的示例表示将 binary -format向量作为参数传递。参见：
https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/master/demo-word-accuracy.sh#L7