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https://github.com/chatopera/Synonyms

:herb: 中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包
https://github.com/chatopera/Synonyms
chatbot nlp synonyms
Last synced: 3 months ago
JSON representation
:herb: 中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包
Host: GitHub
URL: https://github.com/chatopera/Synonyms
Owner: chatopera
License: other
Created: 2017-09-25T08:23:35.000Z (about 7 years ago)
Default Branch: master
Last Pushed: 2023-11-24T22:55:49.000Z (12 months ago)
Last Synced: 2024-08-01T05:21:38.696Z (3 months ago)
Topics: chatbot, nlp, synonyms
Language: Python
Homepage: https://bot.chatopera.com/
Size: 137 MB
Stars: 5,002
Watchers: 174
Forks: 903
Open Issues: 29
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Changelog: CHANGELOG.md
- License: LICENSE
- Code of conduct: CODE_OF_CONDUCT.md
Awesome Lists containing this project

StarryDivineSky - chatopera/Synonyms
awesome - chatopera/Synonyms - :herb: 中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包 (Python)
README

        [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/synonyms.svg)](https://pypi.python.org/pypi/synonyms) [![PyPI download month](https://img.shields.io/pypi/dm/synonyms.svg)](https://pypi.python.org/pypi/synonyms/) [![](https://img.shields.io/pypi/pyversions/synonyms.svg)](https://pypi.org/pypi/synonyms/) [![License](https://cdndownload2.chatopera.com/cskefu/licenses/chunsong1.0.svg)](https://www.cskefu.com/licenses/v1.html "开源许可协议") [![](https://img.shields.io/pypi/format/synonyms.svg)](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】).

![image](https://cdndownload2.chatopera.com/store/imgs/syn_order_post.jpg)

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)

```

![](./assets/screenshot_20231124180125.png)

**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

```

![](./assets/3.gif)

## 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，分别是单词和对应的词性。

```python

(['中文', '近义词', '工具包'], ['nz', 'n', 'n'])

```

**该分词不去停用词和标点。**

### synonyms#keywords(sentence [, topK=5, withWeight=False])

提取关键词，默认按照重要程度提取关键词。

```

keywords = synonyms.keywords("9月15日以来，台积电、高通、三星等华为的重要合作伙伴，只要没有美国的相关许可证，都无法供应芯片给华为，而中芯国际等国产芯片企业，也因采用美国技术，而无法供货给华为。目前华为部分型号的手机产品出现货少的现象，若该形势持续下去，华为手机业务将遭受重创。")

```

## Contribution

Get more logs for debugging, set environment variable.

```

SYNONYMS_DEBUG=TRUE

```

## PCA

以“人脸”为例主要成分分析：

![](assets/1.png)

## Quick Get Start

```bash

$ pip install -r Requirements.txt

$ python demo.py

```

## Change logs

更新情况[说明](./CHANGELOG.md)。

## Voice of Users

用户怎么说：



## Data

data is built based on [wikidata-corpus](https://github.com/Samurais/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 7 万余条，其中 3 万余条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 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。

### 对比

Synonyms 的词表容量是 435,729，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：

![](./assets/5.png)

注：同义词林及知网数据、分数[来源](https://github.com/yaleimeng/Final_word_Similarity)。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](./VALUATION.md)。

## Used by

[Github 关联用户列表](https://github.com/chatopera/Synonyms/network/dependents?package_id=UGFja2FnZS01MjY2NDc1Nw%3D%3D)

![](./assets/6.png)

## 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`

## Live Sharing

[52nlp.cn](http://www.52nlp.cn/synonyms-%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%BF%91%E4%B9%89%E8%AF%8D%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8C%85)

[机器之心](https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-14-3)

[线上分享实录: Synonyms 中文近义词工具包 @ 2018-02-07](http://gitbook.cn/gitchat/activity/5a563545a8b23d387720ccd5)

## Statement

[Synonyms](https://github.com/chatopera/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/chatopera/Synonyms},

  urldate = {2017-09-27}

}

```

# References

[wikidata-corpus](https://github.com/Samurais/wikidata-corpus)

[word2vec 原理推导与代码分析](http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.html)

# Frequently Asked Questions (FAQ)

1. 是否支持添加单词到词表中？

不支持，欲了解更多请看 [#5](https://github.com/chatopera/Synonyms/issues/5)

2. 词向量的训练是用哪个工具？

Google 发布的[word2vec](https://code.google.com/archive/p/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。

3. 相似度计算的方法是什么？

[详见 #64](https://github.com/chatopera/Synonyms/issues/64)

4. [#118 词向量文件一直下载不下来？](https://github.com/chatopera/Synonyms/issues/118)

# Authors

[Hai Liang Wang](https://pre-angel.com/peoples/hailiang-wang/)

[Hu Ying Xi](https://github.com/huyingxi)

# 自然语言处理推荐入门&工具书

本书由 [Synonyms](https://github.com/chatopera/Synonyms) 作者参与著作。



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[https://github.com/l11x0m7/book-of-qna-code](https://github.com/l11x0m7/book-of-qna-code)

# Give credits to

[Word2vec by Google](https://code.google.com/archive/p/word2vec/)

[Wikimedia: 训练语料来源](https://dumps.wikimedia.org/)

[gensim: word2vec.py](https://github.com/RaRe-Technologies/gensim)

[SentenceSim: 相似度评测语料](https://github.com/fssqawj/SentenceSim/)

[jieba: 中文分词](https://github.com/fxsjy/jieba)

# License

[Chunsong Public License, version 1.0](./LICENSE)

# Project Sponsor

## Chatopera 云服务

[https://bot.chatopera.com/](https://bot.chatopera.com/)

[Chatopera 云服务](https://bot.chatopera.com)是一站式实现聊天机器人的云服务，按接口调用次数计费。Chatopera 云服务是 [Chatopera 机器人平台](https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/index.html)的软件即服务实例。在云计算基础上，Chatopera 云服务属于**聊天机器人即服务**的云服务。

Chatopera 机器人平台包括知识库、多轮对话、意图识别和语音识别等组件，标准化聊天机器人开发，支持企业 OA 智能问答、HR 智能问答、智能客服和网络营销等场景。企业 IT 部门、业务部门借助 Chatopera 云服务快速让聊天机器人上线！