다음은 ‘cherry’와 관련성이 없는 단어의 리스트를 반환한 결과입니다.
[('str94', 0.5899436473846436),
('http://www.ecb.int', 0.5723982453346252),
('rw95', 0.5641242265701294),
('js04bb', 0.5608091354370117),
('http://www.opel.com', 0.5586654543876648),
('obloquy', 0.5543686747550964),
('backstrap', 0.5506628155708313),
('disinfects', 0.5451074242591858),
('shepherdesses', 0.5444406270980835),
('hereros', 0.5441645383834839)]
이번에는 ‘woman’, ‘king’과 유사성이 높으면서 ‘man’과 관련성이 없는 단어를 보여 주는 코드를 구현해 보겠습니다.
코드 10-21 ‘woman’, ‘king’과 유사성이 높으면서 ‘man’과 관련성이 없는 단어를 반환
result = model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man']) ------ woman, king과 유사성이 높으면서 man과 관련성이 없는 단어를 반환
print("{}: {:.4f}".format(*result[0]))