GitHub - chatopera/Synonyms: 中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包
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。
pip install -U synonyms python -c "import synonyms" # download word vectors file
兼容 py2 和 py3，当前稳定版本 v3.x。
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。
#118 词向量文件一直下载不下来？可尝试按下述方法设置国内的词向量备份地址：
export SYNONYMS_WORD2VEC_BIN_URL_ZH_CN=https://gitee.com/chatopera/cskefu/attach_files/610602/download/words.vector.gz pip install -U synonyms python -c "import synonyms" # download word vectors file
其它环境变量介绍见下文，Windows cmd 使用 set SYNONYMS_WORD2VEC_BIN_URL_ZH_CN 设置环境变量。
本文档的配置和接口说明面向 python 工具包。
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 |
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。
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(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。
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
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。
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。")
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这里是Ruby新手。完成一些练习后碰壁了。练习:计算一系列成绩的字母等级创建一个方法get_grade来接受测试分数数组。数组中的每个分数应介于0和100之间，其中100是最大分数。计算平均分并将字母等级作为字符串返回，即“A”、“B”、“C”、“D”、“E”或“F”。我一直返回错误:avg.rb:1:syntaxerror,unexpectedtLBRACK,expecting')'defget_grade([100,90,80])^avg.rb:1:syntaxerror,unexpected')',expecting$end这是我目前所拥有的。我想坚持使用下面的方法或.join，
我收到这个错误:RuntimeError(自动加载常量Apps时检测到循环依赖当我使用多线程时。下面是我的代码。为什么会这样？我尝试多线程的原因是因为我正在编写一个HTML抓取应用程序。对Nokogiri::HTML(open())的调用是一个同步阻塞调用，需要1秒才能返回，我有100,000多个页面要访问，所以我试图运行多个线程来解决这个问题。有更好的方法吗？classToolsController0)app.website=array.join(',')putsapp.websiteelseapp.website="NONE"endapp.saveapps=Apps.order("
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