🌿 中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包

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Hai Liang Wang 55dec6416f #38 release code in v2.2		2018-02-05 11:01:21 +08:00
.github	add ISSUE_TEMPLATE and PULL_REQUEST_TEMPLATE	2017-11-05 15:07:49 +08:00
assets	#33 add Valuation with hownet and 同义词词林	2018-01-28 21:56:41 +08:00
scripts	init	2017-09-27 15:27:47 +08:00
synonyms	将模型库中不存在词的向量值由全0替换为随机向量	2018-02-02 21:04:52 +08:00
.gitignore	enable build dict	2017-09-28 21:56:24 +08:00
.travis.yml	Run flake8 tests on all new code submissions	2018-01-15 18:44:45 +01:00
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	#38 release code in v2.2	2018-02-05 11:01:21 +08:00
Requirements.txt	Update docs, release 2.1	2018-01-19 19:16:30 +08:00
setup.cfg	init	2017-09-27 15:27:47 +08:00
setup.py	#38 release code in v2.2	2018-02-05 11:01:21 +08:00

README.md

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 v2.2。

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list，list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_score是nearby_words中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

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

Voice of Users

Data

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

data is built based on wikidata-corpus.

Valuation

同义词词林

《同义词词林》是梅家驹等人于1983年编纂而成，现在使用广泛的是哈工大社会计算与信息检索研究中心维护的《同义词词林扩展版》，它精细的将中文词汇划分成大类和小类，梳理了词汇间的关系，同义词词林扩展版包含词语77,343条，其中32,470被以开放数据形式共享。

知网, HowNet

HowNet，也被称为知网，它并不只是一个语义字典，而是一个知识系统，词汇之间的关系是其一个基本使用场景。知网包含词语8,265条。

国际上对词语相似度算法的评价标准普遍采用 Miller&Charles 发布的英语词对集的人工判定值。该词对集由十对高度相关、十对中度相关、十对低度相关共 30 个英语词对组成,然后让38个受试者对这30对进行语义相关度判断，最后取他们的平均值作为人工判定标准。然后不同近义词工具也对这些词汇进行相似度评分，与人工判定标准做比较，比如使用皮尔森相关系数。在中文领域，使用这个词表的翻译版进行中文近义词比较也是常用的办法。

对比

Synonyms的词表容量是125,792，下面选择一些在同义词词林、知网和Synonyms都存在的几个词，给出其近似度的对比：

注：同义词林及知网数据、分数来源, https://github.com/yaleimeng/Final_word_Similarity

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

52nlp.cn

机器之心

线上分享: Synonyms 中文近义词工具包 @ 2018-02-07

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”。