真的詞向量有 100 個數字，沒辦法手算。所以先用一個只有 2 個數字的玩具例子走一遍。步驟跟真的完全一樣，只是數字少。
前提（這個例子假設了什麼）：
⟦IMG:toy_analogy⟧
第 1 小步：做加減，算出一個新的點 ★
公式是 B − A ＋ C，也就是 queen − king ＋ man。兩個數字各自算：
第 1 個數字：3.2 − 1 ＋ 1 = 3.2
第 2 個數字：4.1 − 4 ＋ 1 = 1.1
所以 ★ = (3.2, 1.1)圖上紅色兩條箭頭幾乎一樣長、一樣方向：這就是「king 變 queen」和「man 變 woman」是同一步。所以從 man 走同一步，就走到 ★。
第 2 小步：把題目自己的三個字排除
king、queen、man 是題目給的字，不能拿來當答案。剩下的候選字是 woman、girl、apple。（Gensim 的 most_similar 會自動做這一步。）
第 3 小步：算 ★ 跟每個候選字有多像（cosine similarity）
cosine similarity 的算法，照做就好：
| 候選字 | ① 內積 | ② 長度 | ③ 相似度 |
|---|---|---|---|
| woman (3, 1) | 3.2×3 ＋ 1.1×1 ＝ 10.70 | ★ 3.384；woman 3.162 | 10.70 ÷ (3.384×3.162) ＝ 1.000 |
| girl (3, 0.3) | 3.2×3 ＋ 1.1×0.3 ＝ 9.93 | ★ 3.384；girl 3.015 | 9.93 ÷ (3.384×3.015) ＝ 0.973 |
| apple (−2, 3) | 3.2×(−2) ＋ 1.1×3 ＝ −3.10 | ★ 3.384；apple 3.606 | −3.10 ÷ (3.384×3.606) ＝ −0.254 |
表裡的數字由程式算出（make_toy_figures.py），四捨五入到小數點後 2～3 位。woman 的 1.000 是四捨五入後的值，實際比 1 小一點點。
第 4 小步：分數最高的就是答案
woman 1.000 最高，所以電腦答 woman，答對。
第 5 小步（例外）：如果題目的字不在字典裡
例如題目有一個字典裡沒有的字，第 1 小步就算不出來。這種題目在作業裡直接算答錯（叫 OOV，字典外的字）。
真的作業就是把這 4 步，對 19,544 題、每次在 30～40 萬個候選字裡做一遍。girl 0.973 也很接近——在真的詞向量裡，像 girl 這種「很像但不是答案」的字很多，所以正確答案常常排第 2、3 名（第 12 節實驗 ④）。