Соответствие слов и векторов в модели Word2Vec gensim

у меня было gensim Word2Vec реализация вычислить некоторые вложения слов для меня. Насколько я могу судить, все прошло довольно фантастически; теперь я группирую созданные векторы слов, надеясь получить некоторые семантические группировки.

в качестве следующего шага, я хотел бы взглянуть на слова (а не векторы), содержащихся в каждом кластере. Т. е. если у меня есть вектор вложений [x, y, z], Я хотел бы узнать, что само слово это вектор представляет. Я могу получить слова / элементы Vocab, позвонив model.vocab и слово векторов через model.syn0. Но я не смог найти место, где они явно сопоставлены.

это было сложнее, чем я ожидал, и я чувствую, что могу пропустить очевидный способ сделать это. Любая помощь приветствуется!

сопоставить слова для встраивания векторов, созданных Word2Vec () -- как мне это сделать?

мой подход:

после создавая модель (код ниже*), Теперь я хотел бы сопоставить индексы, назначенные каждому слову (во время build_vocab() фаза) в векторную матрицу, выведенную как model.syn0. Таким образом

for i in range (0, newmod.syn0.shape[0]): #iterate over all words in model
    print i
    word= [k for k in newmod.vocab if newmod.vocab[k].__dict__['index']==i] #get the word out of the internal dicationary by its index
    wordvector= newmod.syn0[i] #get the vector with the corresponding index
    print wordvector == newmod[word] #testing: compare result of looking up the word in the model -- this prints True

• есть ли лучший способ сделать это, например, путем подачи вектора в модель, чтобы соответствовать слову?

• это даже дает мне правильные результаты?

* мой код для создания векторов слов:

model = Word2Vec(size=1000, min_count=5, workers=4, sg=1)

model.build_vocab(sentencefeeder(folderlist)) #sentencefeeder puts out sentences as lists of strings

model.save("newmodel")

я нашел этот вопрос который похож, но не ответил.