如何将坐标映射到word2vec中的单词答案

【问题标题】：How to map a coordinate to a word in word2vec如何将坐标映射到word2vec中的单词
【发布时间】：2016-10-12 18:00:58
【问题描述】：

在 word2vec 中，通常将字典中的单词映射到 N 维空间中的坐标。有没有办法扭转这个过程并在给定空间中的任何位置合成一个单词？

【问题讨论】：

这在查询点被称为“寻找最近邻”。

标签： deep-learning text-classification word2vec

【解决方案1】：

当从坐标到单词时，没有必要在您正在查看的坐标处嵌入向量。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] 表示的“猫”，[2,1,6] 表示的“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的索引。使用它从 index2word 数组中获取单词。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将您的 n 维坐标编码为字符串并将它们与您的坐标字符串进行比较。

【讨论】：