Python 如何使用NLP找出两个词是否具有相同的定义？

如果您看到另一个问题与此相同的措辞，请忽略，它有不必要的代码

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我用Python编写了一个非常基本的聊天机器人/程序，模拟从餐厅点菜。我想知道是否有任何方法可以使用自然语言处理（NLP）来找出两个单词是否相同？例如，NLP怎么能发现“我感觉不好”和“我感觉糟糕”的意思是一样的呢

实际上，你的问题很复杂。通过计算单词之间的距离，您可以在嵌入空间中测量两个单词之间的距离，称为Word2Vec，使用类似于欧几里德距离、余弦相似性等的方法。（您可以下载预先培训过的word2vec，如谷歌新闻）

但是，您提到了句子“我感觉不好”和句子“我感觉很糟糕”之间的相似性，在这种情况下很容易，您只需比较这两个句子，就会发现它们只有一个不同的部分，即“糟糕”和“糟糕”。最简单的方法是，您可以使用包含一组同义词的vocab来解决这个问题。这就是我们所称的规则库系统（我建议使用这种规则库方法，类似于if-else的嵌套）

当句子结构不同时，事情会变得更复杂，现在你需要某种算法来检测单词和结构。你们可能需要一些类似的东西来衡量句子之间的相似性。此外，如果你想创建一个不是规则库的模型，你需要大量的数据，我们称之为平行语料库，它只是一对与训练意义相似的句子。对于统计方法，你也需要大量的数据来计算概率，但比深度学习模型要少

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最后，不要小看规则库方法，这就是苹果SIRI现在使用的，超级巨大的规则库。在改进模型的同时，还可以为规则库增加一些复杂性。希望这能回答你的问题实际上，你的问题很复杂。通过计算单词之间的距离，您可以在嵌入空间中测量两个单词之间的距离，称为Word2Vec，使用类似于欧几里德距离、余弦相似性等的方法。（您可以下载预先培训过的word2vec，如谷歌新闻）

但是，您提到了句子“我感觉不好”和句子“我感觉很糟糕”之间的相似性，在这种情况下很容易，您只需比较这两个句子，就会发现它们只有一个不同的部分，即“糟糕”和“糟糕”。最简单的方法是，您可以使用包含一组同义词的vocab来解决这个问题。这就是我们所称的规则库系统（我建议使用这种规则库方法，类似于if-else的嵌套）

当句子结构不同时，事情会变得更复杂，现在你需要某种算法来检测单词和结构。你们可能需要一些类似的东西来衡量句子之间的相似性。此外，如果你想创建一个不是规则库的模型，你需要大量的数据，我们称之为平行语料库，它只是一对与训练意义相似的句子。对于统计方法，你也需要大量的数据来计算概率，但比深度学习模型要少

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最后，不要小看规则库方法，这就是苹果SIRI现在使用的，超级巨大的规则库。在改进模型的同时，还可以为规则库增加一些复杂性。希望这能回答您的问题

一种方法是使用单词嵌入，定义一些“亲密度阈值”，并检查该阈值内的单词。对于这种情况，您可以使用更经典的词义消歧方法，如wordnet。一种方法是使用单词嵌入，定义一些“接近度阈值”，并检查该阈值内的单词。对于这种情况，您可以使用更经典的词义消歧方法，如wordnet。