Python 返回Gensim Word2vec中单词的排名

我现在正在使用Gensim.word2vec进行一个项目，我是这个领域的新手

事实上我已经有一个模特了。有没有办法让我得到一个词与另一个词的相似度等级。例如，单词“girl”最相似的前两个单词是“lady”，然后是“woman”。如果我输入'lady'可以返回1，如果输入'woman'可以返回2，我可以使用哪些函数

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谢谢

这方面没有gensim API，但您可以使用基本Python代码查找单词在较长序列中出现的位置（如果有）——例如gensim的

most_simular（）

给出的结果列表

例如：

origin_word = 'apple'
query_word = 'orange'
all_sims = w2v_model.most_similar(origin_word, topn=0)  # topn=0 gets all results
query_index = -1
for i, sim_tuple in enumerate(all_sims):
    if sim_tuple[0] == query_word:
        query_index = i
        break 

在此代码末尾，

query\u index

将是所有相似项列表中

'orange'

的（基于0的）位置，或者如果找不到

-1

注意，最昂贵的步骤是创建所有相似单词的

all_sims

有序列表；如果要根据一个源词检查多个查询词的排名，您肯定希望保留

所有sims

，而不是每次都重新计算它

事实上，如果你确定你要做很多这样的查找，可能是从最深的单词开始，你可以做一次简单的操作，将结果变成一个dict：

word_to_sims_index = {}
for i, sim_tuple in enumerate(all_sims):
    word_to_sims_index[i] = sim_tuple[0]

在那之后，找到一个单词的索引将是一个（快速恒定时间）的dict查找

query_index = word_to_sims_index[query_word]

…如果查询词不在dict中，这将抛出一个keyrerror（你可以使用

word\u to\u sims\u index.get（query\u word，-1）

，如果你想要一个默认的

-1

响应，当该键不存在时。）

我认为这是一个，正如他们在另一个答案中所说的，你可以使用

model.rank（'girl'，lady'）==1