chatopera/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：RAG (Retrieval-Augmented Generation)，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，智能问答，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 并针对机器学习模型的下载进行收费，详见证书商店。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. @ Oct. 2023

Table of Content:

• Install
• Usage
• Quick Get Start
• Valuation
• Benchmark
• Statement
• References
• Frequently Asked Questions
• License

Welcome

Follow steps below to install and activate packages.

1/3 Install Sourcecodes Package

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, 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.

# 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.

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 -

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。

熟悉接口

$ pip install -r Requirements.txt
$ python demo.py

实现 RAG (Retrieval-Augmented Generation)服务

查看示例程序, hailiang-wang/llm-get-started

APIs

synonyms.nearby(word [, size = 10])

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:

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

    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(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。

>>> 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。

>>> 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 array[array[]] 方式组成，即获取 sentence 中每个词的向量 array[] 放在一个 array 中

    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.bow(sentence, ignore=False)

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

synonyms.seg(sentence)

中文分词

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。

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：

Change logs

更新情况说明。

Voice of Users

用户怎么说：

Data

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 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：

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。

Used by

Github 关联用户列表

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

机器之心

线上分享实录: Synonyms 中文近义词工具包 @ 2018-02-07

Statement

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

word2vec 原理推导与代码分析

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

2. 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。

3. 相似度计算的方法是什么？

详见 #64

4. #118 词向量文件一直下载不下来？

5. #146 Synonyms 和 Langchain 实现 RAG 检索服务

Authors

Hai Liang Wang

Hu Ying Xi

自然语言处理推荐入门&工具书

本书由 Synonyms 作者参与著作。

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https://github.com/l11x0m7/book-of-qna-code

Give credits to

Word2vec by Google

Wikimedia: 训练语料来源

gensim: word2vec.py

SentenceSim: 相似度评测语料

jieba: 中文分词

License

Chunsong Public License, version 1.0

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https://bot.chatopera.com/

Chatopera 云服务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！