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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
- 句子相似度准确率
在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”。