FastTextで単語の類似度が出るまで

今後どこかで使いそうなのでメモ程度に

項目

1. 学習済みのモデルを取ってくる
2. gensimに持ってきたモデルをロード
3. 単語のベクトル化や単語同士の類似度を出す

1.学習済みのモデルを取ってくる

ここからcc.ja.300.vec.gzというファイルをダウンロード。
(japanで検索すれば見つかるはず)

2.gensimに持ってきたモデルをロード

python

import gensim

model_path = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/fasttextmodel/cc.ja.300.vec.gz'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=False)

3. 単語のベクトルやそれら類似度を出す

python

# ベクトルが近い単語を一括して出力
print(model.most_similar('~~~~', topn=10))

# 単語同士の類似度を出力
print(model.similarity('~~~', '~~~'))