Я тренирую свою нейронную сеть с большим массивом текстовых данных.Сначала я преобразовал каждый текст (слова) в вектор, используя перчатку.Эти векторы являются входом в нейронную сеть.Теперь у меня есть выходной вектор из выходного слоя сети.Как преобразовать этот выходной вектор обратно в естественный язык?
код для преобразования слова в вектор:
def load_glove(dimen):
mapping = {}
with open(("./data/glove/glove.6B/glove.6B." + str(dimen) + "d.txt")) as f:
for line in f:
li = line.split()
mapping[li[0]] = map(float, li[1:])
return mapping
Одной из возможностей может быть использование косинусного сходства.У нас есть один вектор, и нам нужно найти сходство в векторном пространстве с косинусным углом.Может ли tenorflow помочь мне здесь?