在Python中导入GoogleNews-vectors-negat
在Python中导入GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz文件，需要使用gensim库。以下是导入方法：1. 安装gensim库：```pip install gensim```2. 导入gensim库和GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz文件：```pythonimport gensimmodel = gensim.mod
在Python中导入GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz文件，需要使用gensim库。以下是导入方法：
1. 安装gensim库：
```
pip install gensim
```
2. 导入gensim库和GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz文件：
```python
import gensim
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True)
```
3. 现在，您可以使用model对象来执行各种操作，例如查找单词的相似性、计算单词之间的距离等等。例如：
```python
# 查找单词的相似性
similarity = model.similarity('woman', 'man')
print(similarity)
# 计算单词之间的距离
distance = model.distance('woman', 'man')
print(distance)
```
请注意，GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz文件非常大，因此加载它可能需要一些时间和内存。
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