Python 将Fasttext向量转换为word

我无法将快速文本向量转换回单词。 以下是我的python代码：

from gensim.models import KeyedVectors
en_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.en/wiki.en.vec')
vect = en_model.get_vector("turtles")

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如何获取向量（特别是具有适当维度的任意向量）并让它吐出一个单词？

您想使用

ret\u vals=en\u模型。类似的按向量（vect）

（请参阅）。由于

vect

是任意向量，因此您将返回最接近的匹配项。您可以使用参数控制返回的号码

topn=XX

。如果不提供，您将获得前10名。返回值是一个元组列表，格式为（str，float），其中str是单词，float是相似性。

。谢谢你的迅速回复。第一个stackoverflow post

words=['turtles'、'flower'、'hello']

vect={word:en_model.get_vector（i）for i in words}我以前做过类似的事情，我决定把它放在字典里，这样我就不会丢失确切的单词。也许你可以试试类似的东西