Word To Vec with Spacy，单词归入同一类别

Question

我试着将单词归入同一类别。因此，我想使用Spacy Word2Vec。它已经可以使用像banana、apple和car这样简单的单词了。它显示了几乎相同的单词。

如果单词变得更具体，比如汽车，电池，蓄电池，帐户等等，如果是更技术性的，Spacy会发送Zero vectos。所以这些词并没有被收录在书目中。

你对我有什么建议吗？

此外，我必须用德语来做。

非常感谢Jokulema.

Answer 1

文档中说，Word2Vec需要一个模型来处理各种单词。

他们还给出了一个包含约100万个单词的模型示例，并展示了如何下载它：

python -m spacy download en_core_web_lg

请阅读此处的文档：https://spacy.io/usage/spacy-101#vectors-similarity

Answer 2

如果您需要模型中未包含的单词的单词向量，则必须执行以下任一操作：

• 从您自己的训练数据中找到并使用包含这些单词的不同模型
• 训练您自己的模型，该模型包含这些单词在context

中的用法的许多示例