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Paragraph Vectors scheinen ein guter Weg zu sein: https://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf http://nlp.stanford.edu/~socherr/EMNLP2013_RNTN.pdf Vector Averging wird auch erwähnt, also auch mal ausprobieren.
Clientprogramm nutzt Sockets um mit Server zu kommunizieren und Client + Server belegen ~ 5.1 GB RAM. Die Daten können im folgenden Schema aufgrufen werden:
from word2vec import Word2Vec
word2vec = Word2Vec()
word2vec.connect()
print(word2vec.similar_by_word(word="la"))
word2vec.close()
Werde am Sonntag Projekt in Github pushen und auf den Server aufspielen.