다음은 CBOW를 적용한 후 'peter'와 'wendy'의 유사성에 대한 출력 결과입니다. 참고로 워드투벡터는 무작위로 초기화되고, 훈련 과정에서도 무작위 처리되기 때문에 결과가 책과 다를 수 있습니다. 무작위성 처리에 대한 자세한 내용은 다음 URL의 Q11을 참고하세요.

https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/wiki/Recipes-&-FAQ

Cosine similarity between 'peter' 'wendy' - CBOW : 1.0

'peter'와 'wendy'에 대한 코사인 유사도가 100%로 나타나고 있습니다.

이번에는 'peter'와 'hook'의 유사성에 대해 알아보겠습니다.

코드 10-8 ‘peter’와 ‘hook’의 유사성 확인

print("Cosine similarity between 'peter' " + "'hook' - CBOW : ", model1.wv.similarity('peter', 'hook'))

다음은 'peter'와 'hook'의 유사성에 대한 출력 결과입니다.

Cosine similarity between 'peter' 'hook' - CBOW : 0.027709894

'peter'와 'hook'에 대한 코사인 유사도는 1%도 안 되는 낮은 관계성을 보여 주고 있습니다.