🌿 中文近义词:聊天机器人,智能问答工具包
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huyingxi 54a978e63e
Update __init__.py
update similarity_distance weights
2017-12-30 23:22:35 +08:00
.github add ISSUE_TEMPLATE and PULL_REQUEST_TEMPLATE 2017-11-05 15:07:49 +08:00
assets Add files via upload 2017-11-05 00:27:45 -05:00
scripts init 2017-09-27 15:27:47 +08:00
synonyms Update __init__.py 2017-12-30 23:22:35 +08:00
.gitignore enable build dict 2017-09-28 21:56:24 +08:00
benchmark.py #6 simplify code and support py2,3 2017-10-31 16:54:55 +08:00
CHANGELOG.md use jieba as tokenizer 2017-10-28 10:06:11 +08:00
CODE_OF_CONDUCT.md Create CODE_OF_CONDUCT.md 2017-10-18 20:42:18 -05:00
demo.py #6 simplify code and support py2,3 2017-10-31 16:54:55 +08:00
LICENSE init 2017-09-27 15:27:47 +08:00
README.md #6 Update README 2017-11-05 14:53:43 +08:00
Requirements.txt #6 simplify code and support py2,3 2017-10-31 16:54:55 +08:00
setup.cfg init 2017-09-27 15:27:47 +08:00
setup.py #6 Update README 2017-11-05 14:53:43 +08:00

Synonyms

Chinese Synonyms for Natural Language Processing and Understanding.

最好的中文近义词工具包。

synonyms可以用于自然语言理解的很多任务:文本对齐,推荐算法,相似度计算,语义偏移,关键字提取,概念提取,自动摘要,搜索引擎等。

Welcome

pip install -U synonyms

兼容py2和py3当前稳定版本 v1.9。

Samples

Usage

synonyms#nearby

import synonyms
print("人脸: %s" % (synonyms.nearby("人脸")))
print("识别: %s" % (synonyms.nearby("识别")))
print("NOT_EXIST: %s" % (synonyms.nearby("NOT_EXIST")))

synonyms.nearby(WORD)返回一个listlist中包含两项[[nearby_words], [nearby_words_score]]nearby_words是WORD的近义词们也以list的方式存储并且按照距离的长度由近及远排列nearby_words_scorenearby_words对应位置的词的距离的分数,分数在(0-1)区间内越接近于1代表越相近。比如:

synonyms.nearby(人脸) = [
    ["图片", "图像", "通过观察", "数字图像", "几何图形", "脸部", "图象", "放大镜", "面孔", "Mii"], 
    [0.597284, 0.580373, 0.568486, 0.535674, 0.531835, 0.530
095, 0.525344, 0.524009, 0.523101, 0.516046]]

在OOV的情况下返回 [[], []],目前的字典大小: 125,792。

synonyms#compare

两个句子的相似度比较

    sen1 = "发生历史性变革"
    sen2 = "发生历史性变革"
    r = synonyms.compare(sen1, sen2, seg=True)

其中,参数 seg 表示 synonyms.compare是否对sen1 和 sen2进行分词默认为 True。返回值[0-1]并且越接近于1代表两个句子越相似。

旗帜引领方向 vs 道路决定命运: 0.429
旗帜引领方向 vs 旗帜指引道路: 0.93
发生历史性变革 vs 发生历史性变革: 1.0
  • 句子相似度准确率

SentenceSim上进行测试。

测试语料条数为7516条.
设定阈值 0.5
  相似度 > 0.5, 返回相似;
  相似度 < 0.5, 返回不相似.

评测结果:

正确 : 6626错误 : 890准确度 : 88.15%

关于距离计算和阀值选取,参考 enhance Synonyms#compare

synonyms#display

以友好的方式打印近义词,方便调试,display调用了 synonyms#nearby 方法。

>>> synonyms.display("飞机")
'飞机'近义词:
  1. 架飞机:0.837399
  2. 客机:0.764609
  3. 直升机:0.762116
  4. 民航机:0.750519
  5. 航机:0.750116
  6. 起飞:0.735736
  7. 战机:0.734975
  8. 飞行中:0.732649
  9. 航空器:0.723945
  10. 运输机:0.720578

PCA

Demo

$ pip install -r Requirements.txt
$ python demo.py

Data

synonyms/data/words.nearby.x.pklz # compressed pickle object

data is built based on wikidata-corpus.

Benchmark

Test with py3, MacBook Pro.

python benchmark.py

++++++++++ OS Name and version ++++++++++

Platform: Darwin

Kernel: 16.7.0

Architecture: ('64bit', '')

++++++++++ CPU Cores ++++++++++

Cores: 4

CPU Load: 60

++++++++++ System Memory ++++++++++

meminfo 8GB

synonyms#nearby: 100000 loops, best of 3 epochs: 0.209 usec per loop

Statement

Synonyms发布证书 GPL 3.0。数据和程序可用于研究和商业产品,必须注明引用和地址,比如发布的任何媒体、期刊、杂志或博客等内容。

@online{Synonyms:hain2017,
  author = {Hai Liang Wang, Hu Ying Xi},
  title = {中文近义词工具包Synonyms},
  year = 2017,
  url = {https://github.com/huyingxi/Synonyms},
  urldate = {2017-09-27}
}

任何基于Synonyms衍生的数据和项目也需要开放并需要声明一致的“声明”。

References

wikidata-corpus

word2vec原理推导与代码分析

Authors

Hai Liang Wang

Hu Ying Xi

Give credits to

Word2vec by Google

Wikimedia: 训练语料来源

gensim: word2vec.py

SentenceSim: 相似度评测语料

jieba: 中文分词

License

GPL3.0