require "ruby-spacy"
require "terminal-table"

nlp = Spacy::Language.new("ja_core_news_lg")

tokyo = nlp.get_lexeme("東京")
japan = nlp.get_lexeme("日本")
france = nlp.get_lexeme("フランス")

query = tokyo.vector - japan.vector + france.vector

headings = ["key", "text", "score"]
rows = []

results = nlp.most_similar(query, 20)
results.each do |lexeme|
  rows << [lexeme[:key], lexeme[:text], lexeme[:score],]
end

table = Terminal::Table.new rows: rows, headings: headings
puts table

# +----------------------+----------------+--------------------+
# | key                  | text           | score              |
# +----------------------+----------------+--------------------+
# | 12090003238699662352 | パリ           | 0.7376999855041504 |
# | 18290786970454458111 | フランス       | 0.7221999764442444 |
# | 9360021637096476946  | 東京           | 0.6697999835014343 |
# | 2437546359230213520  | ストラスブール | 0.631600022315979  |
# | 13988178952745813186 | リヨン         | 0.5939000248908997 |
# | 10427160276079242800 | Paris          | 0.574400007724762  |
# | 5562396768860926997  | ベルギー       | 0.5683000087738037 |
# | 15029176915627965481 | ニース         | 0.5679000020027161 |
# | 9750625950625019690  | アルザス       | 0.5644999742507935 |
# | 2381640614569534741  | 南仏           | 0.5547999739646912 |
# | 7486004458946554189  | ロンドン       | 0.5525000095367432 |
# | 7457654095417343716  | モンマルトル   | 0.5453000068664551 |
# | 14063777960246535660 | ブローニュ     | 0.5338000059127808 |
# | 3297880777656467136  | トゥールーズ   | 0.5275999903678894 |
# | 3059066136348671923  | バスティーユ   | 0.5213000178337097 |
# | 2423471048892368989  | フランス人     | 0.5194000005722046 |
# | 15944886306236465675 | ロレーヌ       | 0.5148000121116638 |
# | 9592561648283566590  | モンパルナス   | 0.513700008392334  |
# | 6560045335275831141  | 渡仏           | 0.5131000280380249 |
# | 8597467336360225096  | イタリア       | 0.5127000212669373 |
# +----------------------+----------------+--------------------+