word2vec-loader-js

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    Word2Vec-loader-js

    const w2v = require ('word2vec-loader-js')
    w2v.loadModel('/home/user/word2vec.txt').then(model => {
        console.log(model.cosineSimilarity('hello', 'bye'))
        console.log(model.getVectorOf('dance'))
    }).catch(err => {
        console.error(err)
    })

    Install

        npm install word2vec-loader-js --local

    API

    w2v

    .loadModel

        w2v.loadModel(filePahString)Promise<Word2VecModel>

    .sub

        w2v.sub(vectorAArray<Number>, vectorB : Array<Number>) : Array<Number> 

    .sum

        w2v.sum(vectorAArray<Number>, vectorB : Array<Number>) : Array<Number> 

    .cosineSimilarityNormalizedVecs

        w2v.cosineSimilarityNormalizedVecs(vectorAArray<Number>, vectorB : Array<Number>) : Number 

    .cosineSimilarity

        w2v.cosineSimilarity(vectorAArray<Number>, vectorB : Array<Number>) : Number 

    .vecDotProduct

        w2v.vecDotProduct(vectorAArray<Number>, vectorB : Array<Number>) : Number 

    .vecMagnitude

        w2v.vecMagnitude(vecArray<Number>) : Number 

    .norm

        w2v.norm(vecArray<Number>) : Array<Number>

    .normalize

        w2v.normalize(vecArray<Number>) : Array<Number>

    Word2VecModel

    .getVectorOf

        model.getVectorOf(word : String) : Array<Number>

    .addWord

        model.addWord(word : String, vector : Array<Number>) : void

    .removeWord

        model.removeWord(word : String) : void

    .getWords

        model.getWords() : Array<String>

    .cosineSimilarity

        model.cosineSimilarity(wordAString, wordB : String) : Number

    .cosineSimilarityNormalizedVecs

        model.cosineSimilarityNormalizedVecs(wordAString, wordB : String) : Number

    .getMax

        model.getMax(wordString) : Number

    .getMin

        model.getMin(wordString) : Number

    Keywords

    Install

    npm i word2vec-loader-js

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