该博客介绍了如何使用预训练的Word2Vec模型进行文本相似性分析，通过加载词向量、查找相似词、定义关系函数和应用TSNE进行聚类。示例展示了寻找词的相似项、推断首都关系以及进行词汇聚类的效果。
1、概述
使用预训练的词嵌入模型 (Word2Vec) 来探索词嵌入如何让我们探索词之间的相似性和词之间的关系。 例如，查找一个国家的首都或一家公司的主要产品。 最后，演示使用 t-SNE 在 2D 图上绘制高维空间。
我们将首先从 Google 新闻下载预训练模型并解压。
下载地址如下
https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz
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