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Nlp sense2vec性能改进

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我正在使用Sense2Vec（基于Spacy，一个奇妙的NLP库/工具）并测试不同单词之间的相似性。不幸的是，性能相当慢（在普通MacBookPro上执行时间超过一秒钟）

有人有办法加快速度吗

代码如下：

term = "dog|NOUN"
sense2vec = Sense2Vec().from_disk("path-to-s2v_reddit_2019_lg")
sims = sense2vec.most_similar(term, n=top)
我怀疑一些缓存会加快速度，但我不确定应该缓存哪些元素

感谢您的帮助。

确实有一种方法可以加快Sense2Vec的速度。大多数类似的方法都是这样的。有一个脚本可从中获得，它预计算最近邻居的缓存。然后，它会将缓存和组件一起保存在磁盘上，使数据更大，但查询速度更快。如果一个查询没有被缓存覆盖，
most\u-similable
会退回到使用正常计算。

确实有一种方法可以加速Sense2Vec。most\u-similable。有一个脚本可从中获得，它预计算最近邻居的缓存。然后，它会将缓存和组件一起保存在磁盘上，使数据更大，但查询速度更快。如果缓存未覆盖查询，
most\u-similable
会返回到使用正常计算