如何使用word2vec输出向量来计算相似度？

我对word2vec输出向量的解释有些困惑！如果我想预测在特定单词（w1）之后出现的最可能的单词，我可以使用最靠近w1的单词吗？我的意思是，与w1距离最短的单词可以解释为最高概率的下一个单词？如何使用word2vec输出向量来计算相似度？

你能告诉我们你试过了吗？ – nakashu

如果我要预测一个特定的词（W1）之后将出现的最有可能的话，

这就是所谓的语言模型

我可以用最最近的字到w1？我的意思是，与w1距离最短的单词可以解释为最高概率的下一个单词？

否：最接近w1的单词是w1中语义最接近的单词。

2016-12-28 16:18:35

谢谢。 PMI如何？它能反映出预期的接近度吗？ –

它不是一个概率输出（联合等），所以没有链接到PMI。 – user3639557

感谢您的回答。我找到了一篇论文，描述了移动PMI和SGNS之间的等价关系。 “Neural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization”，O.Levy，Y.Golberg，NIPS'14 –

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