言語処理100本ノック 2020「63. 加法構成性によるアナロジー」

問題文

nlp100.github.io

問題の概要

most_similar の引数*1を活用します。

from gensim.models import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format('ch07/GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
result = model.most_similar(positive=['Spain', 'Athens'], negative=['Madrid'], topn=10)
print(result)

*1:radimrehurek.com