Sha256: 80c2a1ce6c466bde63559175582812d6a9813a2a9beff4dd2808cc91c35e66e6
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# frozen_string_literal: true # add path to ruby-spacy lib to load path $LOAD_PATH.unshift(File.expand_path("../../lib", __dir__)) 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 = %w[rank text score] rows = [] results = nlp.most_similar(query, 20) results.each_with_index do |lexeme, i| index = (i + 1).to_s rows << [index, lexeme.text, lexeme.score] end table = Terminal::Table.new rows: rows, headings: headings puts table # +------+----------------+--------------------+ # | rank | text | score | # +------+----------------+--------------------+ # | 1 | パリ | 0.7376999855041504 | # | 2 | フランス | 0.7221999764442444 | # | 3 | 東京 | 0.6697999835014343 | # | 4 | ストラスブール | 0.631600022315979 | # | 5 | リヨン | 0.5939000248908997 | # | 6 | Paris | 0.574400007724762 | # | 7 | ベルギー | 0.5683000087738037 | # | 8 | ニース | 0.5679000020027161 | # | 9 | アルザス | 0.5644999742507935 | # | 10 | 南仏 | 0.5547999739646912 | # | 11 | ロンドン | 0.5525000095367432 | # | 12 | モンマルトル | 0.5453000068664551 | # | 13 | ブローニュ | 0.5338000059127808 | # | 14 | トゥールーズ | 0.5275999903678894 | # | 15 | バスティーユ | 0.5213000178337097 | # | 16 | フランス人 | 0.5194000005722046 | # | 17 | ロレーヌ | 0.5148000121116638 | # | 18 | モンパルナス | 0.513700008392334 | # | 19 | 渡仏 | 0.5131000280380249 | # | 20 | イタリア | 0.5127000212669373 | # +------+----------------+--------------------+
Version data entries
2 entries across 2 versions & 1 rubygems
Version | Path |
---|---|
ruby-spacy-0.2.3 | examples/japanese/most_similar.rb |
ruby-spacy-0.2.2 | examples/japanese/most_similar.rb |