Distance word2vec工具包距离脚本

我正在使用“距离”脚本在我构建的word2vec上查找类似的单词。它包含约160万个单词，由以下命令训练：

./word2vec -train processed-text-2016.txt -output vec-cbow-neg.txt -debug 2 -threads 5 -size 300 -window 10 -sample 1e-3 -negative 10 -hs 0 -binary 0 -cbow 1 > w2v-neg.log &

我的问题是，当我键入任何单词时，我会得到以下结果： 输入单词或句子（退出以打断）：rt

单词：rt在词汇表中的位置：658253

字余弦距离 输入单词或句子（退出以打断）：nd

单词：第二位在词汇表中的位置：336527

字余弦距离 输入单词或句子（退出以打断）：和

单词：和在词汇表中的位置：1600843

字余弦距离 输入单词或句子（退出以打断）：快乐

词汇表中的快乐位置：-1 词典外的单词！ 输入单词或句子（退出以打断）：man

人在词汇表中的位置：470143

字余弦距离 输入单词或句子（退出以打断）：女性

单词：女性在词汇表中的位置：-1 词典外的单词！ 输入单词或句子（退出以打断）：皇后

单词：女王在词汇表中的位置：-1

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如果我从模型文件（文本文件）中grep这些单词，我会找到它们，所以我不确定为什么会发生这种情况，或者如何克服这种情况？这是因为数据中的噪音（我正在消除噪音）还是我使用的参数？

答案很简单，我使用的是模型的文本格式，而不是二进制格式

                                     -0.000451              0.494857
                                        356414              0.477918
                                             9              0.441466
                                            83              0.432876
                                            63              0.431347
                                     -0.020525              0.429472
                                       .047345              0.425791
                                            36              0.423420
                                           242              0.418320
                                         ...                   ...

                                             3              0.494377
                                           489              0.492153
                                           632              0.483827
                                      0.002335              0.462591
                                          0693              0.458801
                                        036869              0.452456
                                        036819              0.447690
                                            31              0.443887
                                         ...                   ...

                                        080852              0.451752
                                            57              0.438413
                                         16577              0.437900
                                             4              0.433538
                                       .005464              0.429279
                                        003131              0.422587
                                         17380              0.420614
                                             9              0.419624
                                          5082              0.419569
                                      0.019322              0.417945
                                       .000435              0.417265
                                        115991              0.414139
                                         ...                   ...

                                      0.055039              0.488181
                                          4793              0.455608
                                         90743              0.454786
                                        060493              0.453180
                                            36              0.451387
                                             6              0.450261
                                             4              0.445118
                                           830              0.442580
                                           490              0.439919
                                      0.025327              0.437766
                                      0.005571              0.436606
                                      0.001964              0.436544
                                     -0.012627              0.434358
                                         ...                   ...