我知道该most_similar方法在输入先前添加的字符串时有效，但是如何反向搜索某个单词的 numpy 数组？
modelw2v = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz',binary=True)
differenceArr = modelw2v["King"] - modelw2v["Queen"]
# This line does not work
modelw2v.most_similar(differenceArr)
该most_similar()方法可以将向量作为搜索的来源，但您应该明确地将它们指定为提供给方法positive参数的列表的一个成员，以便其处理更简单来源（如字符串或字符串列表）的逻辑是'很困惑。
具体来说，这应该与您的其他代码一起使用：
model23v.most_similar(positive=[differenceArr,])
positive更一般地，您可以为该方法的和参数提供向量列表（或用于查找向量的词键）negative，并且该方法将组合它们（根据您在源代码中看到的确切逻辑）。因此，例如突出的 word2vec 示例...
wv('king') - wv('man') + wv('woman') = ?
...可以使用该most_similar()方法实现，而无需执行您自己的其他向量算术：
sims = modelw2v.most_similar(positive=['king', 'woman'], negative=['man'])