命名实体识别余弦相似度

Question

我尝试使用谷歌的word2vec模型（https://code.google.com/archive/p/word2vec/ - https://drive.google.com/file/d/0B7XkCwpI5KDYNlNUTTlSS21pQmM/edit?usp=sharing）基于Python 3.6中的谷歌新闻。 我使用gensim包加载模型，特别是KeyedVectors类（https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html）。之后，我使用similarity()方法，但我对命名实体有一些问题。

例如，我会比较和衡量罗杰费德勒＆＃34;和＃34; Michael Jordan＆＃34; （而不是＆＃34; federer＆＃34;与＃34; jordan＆＃34;，因为我不想将单个命名实体标记化），并且对于许多命名实体我收到错误{{1} }。

是否有其他预训练的word2vec模型可用于测量命名实体之间的距离。