Word2Vecを使用して1つの単語に対して1つのベクトルを得るにはどうすればよいですか？

Question

私はディープラーニングのテキスト分類の問題を解決しようとしているので、Word2Vecでテキスト入力をベクトル化してニューラルネットワークに入力する必要があります。

だから私は、Googleが訓練を受けWord2Vecモデルの事前ダウンロード：https://github.com/3Top/word2vec-api

をそしてgensim使用して、それをロード：なぜドン

print(model['cat']) 
# => expected output: 0.47385435 (or something) 
# => actual output: array with hundreds of floats between -1 and 1 

：私は特定の単語を印刷しようとすると

import gensim 
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('Word2Vec.bin', binary=True) 

を私はちょうど1つの単語のための1つのベクトルを得ない？それはポイントではありませんか？

ボーナス質問：Googleの事前に訓練されたWord2Vecモデルの3M単語ベクトルをMongoDBデータベースに読み込むことはできますか？ （列：id - 単語（文字列） - ベクトル（float））。 .binまたは.txtファイルからモデルを読み込むのに1分以上かかるためです。

Answer 1

When I try to print a specific word: 

print(model['cat']) 
# => expected output: 0.47385435 (or something) 
# => actual output: array with hundreds of floats between -1 and 1 
Why don't I just get one vector for one word? Isn't that the point? 

"-1と1の間の数百の浮動小数点数を持つ配列"は単語ベクトルです。

ベクトルを呼び出すときに、なぜスカラ（0.47385435）が必要ですか？

あなたはこれを読む必要がある：（あなたは私が推測する1次元ベクトルを持っていない限り）https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec