在word2vec中,作为彼此标量倍数的词向量之间的语义关系是什么?

假设你有一个单词向量 queen . 它的一些标量倍数是 x = queen + queen , y = queen + queen + queen 和 n * queen 对于n的任何实数值(因此我们还考虑n的非整数值,例如 0.83 * queen ).

根据最相似词的投影权重向量的简单平均值与向量皇后+皇后之间的余弦相似性,认为x是与向量皇后+皇后最相似的词。

用同样的方法把y看作与向量皇后+皇后+皇后最相似的单词。

那么单词之间的语义关系是什么 x , y 和 女王 ? 我知道这些向量在向量的维值之间的比率都是一样的,但是我很难从词义的角度来理解。

我的直觉告诉我,我会在另一个上下文中得到类似于queen的位置。例如,女王的“财富”可能远远大于女王的“美丽”。因此,我将在另一个上下文中得到另一个词,它与“皇后”具有相同的财富/美貌平衡。

所以,假设我从皇室头衔(女王,国王,公主…)调离登上福布斯榜单(杰夫•贝佐斯、比尔•盖茨、沃伦•巴菲特……)当我用n乘皇后时。

queen*n=福布斯榜单上的某个人拥有和queen一样的财富/美貌平衡(非常富有,但并不十分漂亮)

公主*n=福布斯榜单上的某个人拥有和公主一样的财富/美貌平衡(中等富裕,但非常漂亮)

然而,这只是一个疯狂的理论,我不知道如何系统地证明这是真的。