herb_中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包_Synonyms.zip

[](https://pypi.python.org/pypi/synonyms) [](https://pypi.python.org/pypi/synonyms/) [](https://pypi.org/pypi/synonyms/) [](https://www.cskefu.com/licenses/v1.html "开源许可协议") [](https://pypi.org/pypi/synonyms/) # Synonyms Chinese Synonyms for Natural Language Processing and Understanding. 更好的中文近义词：聊天机器人、智能问答工具包。 `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。 为提供稳定、可靠、长期优化的服务，Synonyms 改为使用 [春松许可证, v1.0](https://www.cskefu.com/licenses/v1.html) 并针对机器学习模型的下载进行收费，详见[证书商店](https://store.chatopera.com/product/syns001)。之前的贡献者（突出贡献的代码贡献者），可与我们联系，讨论收费问题。-- [Chatopera Inc.](https://www.chatopera.com) @ Oct. 2023 # Table of Content: - [Install](https://github.com/chatopera/Synonyms#welcome) - [Usage](https://github.com/chatopera/Synonyms#usage) - [Quick Get Start](https://github.com/chatopera/Synonyms#quick-get-start) - [Valuation](https://github.com/chatopera/Synonyms#valuation) - [Benchmark](https://github.com/chatopera/Synonyms#benchmark) - [Statement](https://github.com/chatopera/Synonyms#statement) - [References](https://github.com/chatopera/Synonyms#references) - [Frequently Asked Questions](https://github.com/chatopera/Synonyms#frequently-asked-questions-faq) - [License](https://github.com/chatopera/Synonyms#license) # Welcome Follow steps below to install and activate packages. ## 1/3 Install Sourcecodes Package ```bash pip install -U synonyms ``` 当前稳定版本 v3.x。 ## 2/3 Config license id Synonyms's machine learning model package(s) requires a License from [Chatopera License Store](https://store.chatopera.com/product/syns001), first purchase a License and get the `license id` from **Licenses** page on Chatopera License Store(`license id`：在证书商店，证书详情页，点击【复制证书标识】).  Secondly, set environment variable in your terminal or shell scripts as below. * For Shell Users e.g. Shell, CMD Scripts on Linux, Windows, macOS. ```bash # Linux / macOS export SYNONYMS_DL_LICENSE=YOUR_LICENSE ## e.g. if your license id is `FOOBAR`, run `export SYNONYMS_DL_LICENSE=FOOBAR` # Windows ## 1/2 Command Prompt set SYNONYMS_DL_LICENSE=YOUR_LICENSE ## 2/2 PowerShell $env:SYNONYMS_DL_LICENSE='YOUR_LICENSE' ``` * For Python Code Users Jupyter Notebook, etc. ```python import os os.environ["SYNONYMS_DL_LICENSE"] = "YOUR_LICENSE" _licenseid = os.environ.get("SYNONYMS_DL_LICENSE", None) print("SYNONYMS_DL_LICENSE=", _licenseid) ```  **提示：安装后初次使用会下载词向量文件，下载速度取决于网络情况。** ## 3/3 Download Model Package Last, download the model package by command or script - ```bash python -c "import synonyms; synonyms.display('能量')" # download word vectors file ```  ## Usage 支持使用环境变量配置分词词表和 word2vec 词向量文件。 | 环境变量 | 描述 | | ----------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | _SYNONYMS_WORD2VEC_BIN_MODEL_ZH_CN_ | 使用 word2vec 训练的词向量文件，二进制格式。 | | _SYNONYMS_WORDSEG_DICT_ | 中文分词[**主字典**](https://github.com/fxsjy/jieba#%E5%BB%B6%E8%BF%9F%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E6%9C%BA%E5%88%B6)，格式和使用[参考](https://github.com/fxsjy/jieba#%E8%BD%BD%E5%85%A5%E8%AF%8D%E5%85%B8) | | _SYNONYMS_DEBUG_ | ["TRUE"\|"FALSE"], 是否输出调试日志，设置为 “TRUE” 输出，默认为 “FALSE” | ### synonyms#nearby(word [, size = 10]) ```python import synonyms print("人脸: ", synonyms.nearby("人脸")) print("识别: ", synonyms.nearby("识别")) print("NOT_EXIST: ", synonyms.nearby("NOT_EXIST")) ``` `synonyms.nearby(WORD [,SIZE])`返回一个元组，元组中包含两项：`([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；`SIZE` 是返回词汇数量，默认 10。比如: ```python synonyms.nearby(人脸, 10) = ( ["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: 435,729。 ### synonyms#compare(sen1, sen2 [, seg=True]) 两个句子的相似度比较 ```python 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。 ```python 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(word [, size = 10]) 以友好的方式打印近义词，方便调试，`display(WORD [, SIZE])`调用了 `synonyms#nearby` 方法。 ```python >>> synonyms.display("飞机") '飞机'近义词： 1. 飞机:1.0 2. 直升机:0.8423391 3. 客机:0.8393003 4. 滑翔机:0.7872388 5. 军用飞机:0.7832081 6. 水上飞机:0.77857226 7. 运输机:0.7724742 8. 航机:0.7664748 9. 航空器:0.76592904 10. 民航机:0.74209654 ``` `SIZE` 是打印词汇表的数量，默认 10。 ### synonyms#describe() 打印当前包的描述信息： ``` >>> synonyms.describe() Vocab size in vector model: 435729 model_path: /Users/hain/chatopera/Synonyms/synonyms/data/words.vector.gz version: 3.18.0 {'vocab_size': 435729, 'version': '3.18.0', 'model_path': '/chatopera/Synonyms/synonyms/data/words.vector.gz'} ``` ### synonyms#v(word) 获得一个词语的向量，该向量为 numpy 的 array，当该词语是未登录词时，抛出 KeyError 异常。 ```python >>> synonyms.v("飞机") array([-2.412167 , 2.2628384 , -7.0214124 , 3.9381874 , 0.8219283 , -3.2809453 , 3.8747153 , -5.217062 , -2.2786229 , -1.2572327 ], dtype=float32) ``` ### synonyms#sv(sentence, ignore=False) 获得一个分词后句子的向量，向量以 BoW 方式组成 ```python sentence: 句子是分词后通过空格联合起来 ignore: 是否忽略OOV，False时，随机生成一个向量 ``` ### synonyms#seg(sentence) 中文分词 ```python synonyms.seg("中文近义词工具包") ``` 分词结果，由两个 list 组成的元组，分别是单词和对应