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。
- Install
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- Statement
- References
- Frequently Asked Questions
- License
pip install -U synonyms
兼容py2和py3，当前稳定版本 v3.x。
Node.js 用户可以使用 node-synonyms了。
npm install node-synonyms
本文档的配置和接口说明面向python工具包， node版本查看项目。
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，格式和使用参考 |
中文分词
import synonyms
synonyms.seg("中文近义词工具包")
分词结果，由两个list组成的元组，分别是单词和对应的词性。
(['中文', '近义词', '工具包'], ['nz', 'n', 'n'])
该分词不去停用词和标点。
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。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。
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
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
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。
>>> 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)
获得一个分词后句子的向量，向量以BoW方式组成
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
以“人脸”为例主要成分分析：
$ pip install -r Requirements.txt
$ python demo.py
更新情况说明。
用户怎么说：
data is built based on wikidata-corpus.
《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7万余条，其中3万余条被以开放数据形式共享。
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余条。
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。
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。Synonyms也在不断优化中，新的分数可能和上图不一致。
更多比对结果。
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
线上分享实录: Synonyms 中文近义词工具包 @ 2018-02-07
Synonyms发布证书 MIT。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}
}
- 是否支持添加单词到词表中？
不支持，欲了解更多请看 #5
- 词向量的训练是用哪个工具？
Google发布的word2vec，该库由C语言编写，内存使用效率高，训练速度快。gensim可以加载word2vec输出的模型文件。
- 相似度计算的方法是什么？