다음은 ‘australia’와 관계없으면서 ‘beer’, ‘france’와 관련성이 있는 단어를 반환하는 결과입니다.

'champagne'

‘beer’, ‘france’와 관련성이 있는 샴페인을 출력했습니다.

주어진 ‘tall’, ‘tallest’, ‘long’ 단어를 기반으로 새로운 단어를 유추하는 코드를 작성해 보겠습니다.

코드 10-23 ‘tall’, ‘tallest’, ‘long’ 단어를 기반으로 새로운 단어를 유추

analogy('tall', 'tallest', 'long')

다음은 ‘tall’, ‘tallest’, ‘long’ 단어를 기반으로 새로운 단어를 유추한 결과입니다.

'longest'

‘tall’, ‘tallest’로 ‘long’, ‘longest’를 유추한 듯합니다.

이번에는 열거된 단어 중 유사성이 가장 떨어지는 단어를 반환하는 코드를 작성해 보겠습니다.

코드 10-24 ‘breakfast cereal dinner lunch’ 중 유사도가 낮은 단어를 반환

print(model.doesnt_match("breakfast cereal dinner lunch".split())) ------ 유사도가 가장 낮은 단어를 반환

다음은 ‘breakfast cereal dinner lunch’ 중 유사도가 낮은 단어를 반환하는 결과입니다.

cereal

역시 breakfast cereal dinner lunch 중 가장 유사도가 낮은 cereal을 출력했습니다.