该代码示例展示了如何利用numpy和sklearn库中的cosine_similarity函数，对给定单词列表生成词向量并计算它们之间的余弦相似度。首先，通过模型获取每个单词的向量，然后将这些向量转换为numpy数组，最后计算两个单词列表之间的相似度。
我可以提供一些示例代码，以帮助您生成向量表示：import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def get_vectors(words): word_vectors = [] for word in words: word_vectors.append(model[word]) return np.array(word_vectors) def get_similarity(word_list1, word_list2): vectors = [get_vectors(word_list1)
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