final_embeddingsの使い方は？

Question

udacity notebook exerciseから：埋め込みが訓練された後、私は入力単語からすべての関連単語を取得しようとしています。 以下のコードは正しいですか？

udacity exercise

final_embeddings = normalized_embeddings.eval() 
word='history' 
nearest = (-final_embeddings[dictionary[word], :]).argsort()[1:9] 
for idx in range(len(nearest)): 
    print reverse_dictionary[nearest[idx]] 

Answer 1

ばかな質問して申し訳ありません。 final_embeddingsがWの訓練された行列であることに気がつきました。 答えは：与えられた入力単語。類似性は、

word='the' 
word_vec = final_embeddings[dictionary[word]] 
sim = np.dot(word_vec, -final_embeddings.T).argsort()[0:8] 
for idx in range(8): 
    print reverse_dictionary[sim[idx]] 

おかげW prob_vec [単語] MATMULをやって計算されます！