如何解决字符串相似度散点图
我有一个字符串列表（150 万个），其中的字符串列表像
['zzh2z24nV5Rl5TMKpSZFGBINFUVq','zzDD78WbbuiJmuu39V0opHMzArTU','zz+GR08MrX9sDVH14wK0ql3z7Hh22+mj2IhnxO/69b0=','zytUgOn10HEL2P1nt0JN','zxwQJmJQp0MILZt1vKyhnSg65RgF','zxnJy0uha0iIZdRxS6GhA%2BSxpvQdqiguF8fws11Xqcw%3D','zxfea5z0riInF4qMqkXLoZv96k2a','zxJSM5pcPRN8YTz/gm5mf2Y61M3A26biLsUMKlu20OE=','zwgOkuH7AmkDxOUz3FD7xFAkTgvCBd46IVTOsEXZxOM%3D','zvvxBkk9qVyxvMrqZ3xC9aOE9ufKIt6jNbxhUphKkow%3D','zvYYj1FYNsX5EBN8mS+fhTi5bNcJrdp+KnJPf9vG1cg=',...]
我想绘制最相似单词的图形，例如 this 。至少1-2千。 而且我还需要一个类似向量/单词的列表。 我做什么：
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我将字符串视为句子，因此字符串中的任何符号都是一个单词。
-
我选择唯一的字符串并使用 split like 将它们转换成句子
list_of_sentences = [['2','2','1','%','7','C','8','6','9','5','b','0','d','e','9'],[...],... ] -
将单词转化为向量
model = Word2Vec(list_of_sentences[:1000]),min_count=2,size=50,workers=4) -
从模型中提取词向量的词汇并折叠到二维，绘制图形
def tsne_plot(model):
labels = []
tokens = []
for word in model.wv.vocab:
tokens.append(model[word])
labels.append(word)
tsne_model = TSNE(perplexity=40,n_components=2,init='pca',n_iter=2500,random_state=23)
new_values = tsne_model.fit_transform(tokens)
x = []
y = []
for value in new_values:
x.append(value[0])
y.append(value[1])
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(len(x)):
plt.scatter(x[i],y[i])
plt.annotate(labels[i],xy=(x[i],y[i]),xytext=(5,2),textcoords='offset points',ha='right',va='bottom')
plt.show()
tsne_plot(model)
但我得到的是字符相似度的 graph，而不是符号相似度的字符串
我做错了什么以及如何获得相似字符串的列表？
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