Python 根据意义将字符串等同起来

在python中，有没有一种方法可以根据字符串的含义将它们等同起来，尽管它们并不相似。 比如说,

临时工。马克斯

最高环境温度

我尝试过使用fuzzyfuzzy和difflib，虽然它们通常使用令牌匹配来实现这一点，但当我对大量字符串设置阈值时，它们也会提供误报。 是否有其他使用NLP或Tokenizationn的方法，我在这里遗漏了这些方法

编辑： CO提供的答案确实解决了上述问题，但是否有任何方法可以使用关键字中的word2vec匹配特定子字符串？ e、 g.键=最高温度 Sent=加利福尼亚州预计明天的最高环境温度为34度

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这里我想得到子串“最高环境温度”。有什么提示吗？

正如您所说，像fuzzyfuzzy或difflib这样的包将受到限制，因为它们根据字符串的拼写而不是其含义来计算相似度

您可以使用单词嵌入。单词嵌入是单词的向量表示，计算方式允许在一定程度上表示其含义

有不同的方法生成单词嵌入，但最常见的方法是在一个或一组单词级NLP任务上训练神经网络，并使用倒数第二层作为单词的表示。这样，单词的最终表示应该已经积累了足够的信息来完成任务，并且这些信息可以被解释为单词含义的近似值。我建议您阅读一下Word2vec，它是一种使单词嵌入变得流行的方法，因为它简单易懂，但代表了单词嵌入的含义。两个词之间的相似性可以通过向量表示之间的余弦距离来计算

当然，您不需要自己训练单词嵌入，因为存在大量的预训练向量（手套、word2vec、fasttext、spacy…）。选择使用哪种嵌入取决于观察到的性能，以及您对它们是否适合您想要执行的任务的理解。下面是一个示例，其中通过平均单词向量计算句子向量：

# Importing spacy and fuzzy wuzzy
import spacy
from fuzzywuzzy import fuzz

# Loading spacy's large english model
nlp_model = spacy.load('en_core_web_lg')

s1 = "temp. Max"
s2 = "maximum ambient temperature"
s3 = "the blue cat"

doc1 = nlp_model (s1)
doc2 = nlp_model (s2)
doc3 = nlp_model (s3)


# Word vectors (The document or sentence vector is the average of the word vectors it contains)
print("Document vectors similarity between '{}' and '{}' is: {:.4f} ".format(s1, s2, doc1.similarity(doc2)))
print("Document vectors similarity between '{}' and '{}' is: {:.4f}".format(s1, s3, doc1.similarity(doc3)))
print("Document vectors similarity between '{}' and '{}' is: {:.4f}".format(s2, s3, doc2.similarity(doc3)))

# Fuzzy logic
print("Character ratio similarity between '{}' and '{}' is: {:.4f} ".format(s1, s2, fuzz.ratio(doc1, doc2)))
print("Character ratio similarity between '{}' and '{}' is: {:.4f}".format(s1, s3, fuzz.ratio(doc1, doc3)))
print("Character ratio similarity between '{}' and '{}' is: {:.4f}".format(s2, s3, fuzz.ratio(doc2, doc3)))

这将打印：

>>> Document vectors similarity between 'temp. Max' and 'maximum ambient temperature' is: 0.6432 
>>> Document vectors similarity between 'temp. Max' and 'the blue cat' is: 0.3810
>>> Document vectors similarity between 'maximum ambient temperature' and 'the blue cat' is: 0.3117

>>> Character ratio similarity between 'temp. Max' and 'maximum ambient temperature' is: 28.0000 
>>> Character ratio similarity between 'temp. Max' and 'the blue cat' is: 38.0000
>>> Character ratio similarity between 'maximum ambient temperature' and 'the blue cat' is: 21.0000

如您所见，与词向量的相似性更好地反映了文档含义的相似性

然而，这实际上只是一个起点，因为可能会有很多警告。这里列出了一些您应该注意的事项：

• 单词（和文档）向量本身并不代表单词（或文档）的含义，它们是一种近似的方法。这意味着它们会在某一点上受到限制，你不能想当然地认为它们会让你区分语言的所有细微差别
• 我们所期望的两个单词/句子之间的“意义相似性”根据我们的任务而有所不同。例如，“最高温度”和“最低温度”之间的“理想”相似性是什么？高是指同一概念的极端状态，低是指同一概念的相反状态？通过单词嵌入，这些句子通常会有很高的相似性，因为“最大值”和“最小值”经常出现在相同的上下文中，这两个单词会有相似的向量
• 在给出的示例中，0.6432仍然不是很高的相似性。这可能是因为示例中使用了缩写词。根据单词嵌入的生成方式，它们可能无法很好地处理缩写。一般来说，最好在语法和语法上正确地输入NLP算法。根据数据集的外观和您对它的了解，事先进行一些清理可能非常有用。下面是一个语法正确的句子示例，可以更好地突出意思上的相似性：

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无论如何，单词嵌入可能是您正在寻找的，但是您需要花时间来了解它们。我建议您阅读有关word（以及句子和文档）嵌入的内容，并尝试使用不同的预训练向量，以便更好地理解如何将它们用于您的任务。

因此，我尝试实现word2vec和doc2vec，在这种情况下，它似乎工作得很好，谢谢。

s1 = "The president has given a good speech"
s2 = "Our representative has made a nice presentation"
s3 = "The president ate macaronis with cheese"

doc1 = nlp_model (s1)
doc2 = nlp_model (s2)
doc3 = nlp_model (s3)

# Word vectors
print(doc1.similarity(doc2))
>>> 0.8779 
print(doc1.similarity(doc3))
>>> 0.6131
print(doc2.similarity(doc3))
>>> 0.5771