不确定这是否是正确的堆栈站点，但这里有。

.similiarity 方法是如何工作的？

哇 spaCy 很棒！它的 tfidf 模型可能更简单，但 w2v 只需要一行代码？！

在他 关于 spaCy 的10 行教程中，andrazhribernik向我们展示了可以在令牌、发送、单词块和文档上运行的 .similarity 方法。

之后nlp = spacy.load('en')，doc = nlp(raw_text) 我们可以在令牌和块之间进行 .similarity 查询。.similarity但是，这种方法在幕后计算的是什么？

SpaCy 已经有了非常简单的.vector，它计算从 GloVe 模型训练的 w2v 向量（一个.tfidf或.fasttext方法有多酷？）。

该模型是简单地计算这两个 w2v、.vector、向量之间的余弦相似度还是比较其他一些矩阵？文档中的细节不清楚；任何帮助表示赞赏！