類似度ベクトルやベクトル間の距離の計算

#ライブラリの読み込み
from gensim.models import Word2Vec

# 計算済モデル（MODEL.model）の読み込み
model = Word2Vec.load("plant_sen100.model")

#ベクトルそのものと次元数を表示する#

#特定のベクトル(KEYWORD_A)定義
vector = model.wv["KEYWORD_A"]
 

#ベクトルを表示する
print(vector)

#ベクトルの次元数を表示する
print(vector.shape)

#単語ベクトル間の距離を計算する#

#全体ベクトルを定義する
vectors=model.wv

#ベクトル(KEYWORD_A,KEYWORD_B)間の距離の定義
distance = vectors.distance("KEYWORD_A", "KEYWORD_B")

#距離を小数点以下4桁まで表示する
print(f"{distance:.4f}")

#2つの単語の類似度（similarity）を計算する#
#similarityの定義
similarity = vectors.similarity("KEYWORD_A", "KEYWORD_B")

#類似度を小数点以下4桁まで表示する
print(f"{similarity:.4f}")

 

 

tips:wvはword vectorの略