def test_get_vector_by_name(self):
from wordvector import WordVector
dictionary = {
'the': 0,
'quick': 1,
'brown': 2,
'fox': 3,
'jumped': 4,
'over': 5
}
embed_matrix = np.array([[1.0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
[1.0, 0.05, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
[-1.0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
[1.0, 0.1, 0.1, 1.1, 1.1, 1.1, 0.1],
[1.0, 0.1, 0.1, 0.9, 0.9, 0.9, 0.1],
[1.0, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 0.8, 0.1]])
word_embedding = WordVector(embed_matrix, dictionary)
self.assertTrue(
np.sum(
np.abs(
np.array([1.0, 0.1, 0.1, 1.1, 1.1, 1.1, 0.1]) -
word_embedding.get_vector_by_name('fox'))) < 0.1,
'incorrest closest indices')
self.assertTrue(
np.sum(
np.abs(
np.array([1.0, 0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 0.8, 0.1]) -
word_embedding.get_vector_by_name('over'))) < 0.1,
'incorrest closest indices')
self.assertTrue(
np.sum(
np.abs(
np.array([1.0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]) -
word_embedding.get_vector_by_name('the'))) < 0.1,
'incorrest closest indices')
