如何使用预先训练的手套模型将向量转换回自然语言？

Question

我正在用大量文本数据训练我的神经网络。首先，我使用手套将每个文本（单词）转换为矢量。这些向量是神经网络的输入。现在，我有了来自网络输出层的输出向量。如何将输出向量转换回自然语言？

将单词映射到向量的代码：

def load_glove(dimen):
  mapping = {}
  with open(("./data/glove/glove.6B/glove.6B." + str(dimen) + "d.txt")) as f:
      for line in f:    
          li = line.split()
          mapping[li[0]] = map(float, li[1:])    
    return mapping

一种可能性可能是使用余弦相似度。我们有一个向量，需要找到向量空间中余弦角的相似性。张量流可以在这里帮助我吗？