Я пытаюсь выяснить, как получить обратное обучение FastText.Я попытался:
model.similar_by_vector((model['0.04043854'] + model['0.15509506']+ model['-0.02000441'] + model['0.02542063'] + model['0.04799885'] + model['-0.04581682'] + model['-0.02099076']))
, но это дает мне:
KeyError: 'all ngrams for word 0.04043854 absent from model'
Кажется, что это должно быть использовано так (из этого сообщения: https://groups.google.com/forum/#!topic/gensim/hKeJUqhGcQc):
model.similar_by_vector((model['The'] + model['fox']+ model['jumped'] + model['over'] + model['the'] + model['lazy'] + model['dog']))
но это просто дает мне наиболее похожие слова для каждого слова в списке. Не то, что я хотел.
Можно ли напечатать слова или предложения, наиболее похожие на карту признаков векторов?