我目前正在为学校项目实施自然文本生成器。我有一个预定长度的句子和关键字的数据集，由于gensim和GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz，我将它们转换为向量。我训练一个递归神经网络来创建一个向量列表，并将其与真实句子的向量列表进行比较。因此，我尝试尽可能接近“真实”向量。
当我必须将向量转换回单词时，就会发生我的问题：我的向量不一定在Google集中。因此，我想知道是否有一种有效的解决方案，可以将Google集合中最接近的向量设置为outpout向量。
我使用python 3和Tensorflow
非常感谢，随时询问有关该项目的任何问题
查尔斯
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gensim方法.most_similar()（在KeyedVectors和类似的类上）还将接受原始向量作为搜索的“来源”。
只需确保明确命名positive参数-一系列目标词/向量即可组合以查找起点。
例如：
gvecs = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz')
target_vec = gvecs['apple']
similars = gvecs.most_similar(positive=[target_vec,])