Python 查找与随机初始化数组最相似的词

使用Gensim软件包，我在我正在使用的语料库上培训了word2vec模型，如下所示：

word2vec = Word2Vec(all_words, min_count = 3, size = 512, sg = 1)

使用Numpy，我初始化了一个具有相同维度的随机数组：

vector = (rand(512)-0.5) *20

现在，我想从word2vec中找到与我初始化的随机向量最相似的单词

对于word2vec中的单词，您可以运行：

word2vec.most_similar('word')

输出是一个包含最相似单词及其相应距离的列表

我希望为初始化的数组获得类似的输出

但是，当我跑步时：

word2vec.most_similar(vector)

我得到以下错误：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-297-3815cf183d05>", line 1, in <module>
    word2vec.most_similar(vector)

  File "C:\Users\20200016\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\gensim\utils.py", line 1461, in new_func1
    return func(*args, **kwargs)

  File "C:\Users\20200016\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\gensim\models\base_any2vec.py", line 1383, in most_similar
    return self.wv.most_similar(positive, negative, topn, restrict_vocab, indexer)

  File "C:\Users\20200016\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\gensim\models\keyedvectors.py", line 549, in most_similar
    for word, weight in positive + negative:

TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.float64 object

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
word2vec.最相似（向量）
文件“C:\Users\20200016\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\gensim\utils.py”，第1461行，新函数1
返回函数（*args，**kwargs）
文件“C:\Users\20200016\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\gensim\models\base\u any2vec.py”，第1383行，大多数类似文件
返回self.wv.最相似（正、负、topn、限制、索引器）
文件“C:\Users\20200016\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site packages\gensim\models\keyedvivers.py”，第549行，大多数类似文件
对于单词，正+负的权重：
TypeError:无法解压缩不可编辑的numpy.float64对象

如何克服此错误并找到与数组最相似的单词

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我查过了，翻页了。但是，我不清楚如何使用这些建议来解决我的问题。

您正在尝试查看浮点数是否类似于字符串，但这不起作用（

无法解压缩不可编辑的numpy.float64对象

）

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您需要做的是正确地生成随机字符串，而不是随机浮点数。完成此操作后，您的代码将正常工作。另请参见说明str的

列表
（）
Gensim的
键控向量
接口
。大多数类似的
方法可以
将原始向量作为其目标，但按其当前顺序（至少通过
Gensim-3.8.3
）参数类型检测要避免将单个向量误认为键列表，您需要将其显式地作为命名的
正
参数的项目列表的一个成员提供

具体而言，这应该是可行的：

similars=word2vec.wv.最相似（正=[vector，]）
感谢您的回复，Matthieu。根据您发送的文档，我不清楚如何生成随机字符串，因为文档中经常出现str的列表。您可以提供一个例子吗？您可以通过为每个字母绘制一个字符串大小，然后为每个字母绘制一个0到26之间的随机整数来创建一个字符串，这应该会给出您的单词。在
Word2Vec
模型或它创建的单词向量集（并保存在其
.wv
属性中）中查找随机字符串是没有用的。它们极有可能产生
键错误
。但也可以使用原始向量，如问题中给出的随机位置
向量
，作为一组
结果的原点。最相似的（）
结果，详见我的兄弟姐妹回答。