如何、使用similar函数搜索相似词语
时间: 2023-08-14 10:05:28 浏览: 122
在使用similar函数搜索相似词语之前,需要先加载预训练好的词向量模型。一般来说,可以使用gensim库中的Word2Vec或FastText模型来训练或加载词向量模型。
加载好词向量模型后,我们可以使用similar函数来搜索相似词语。该函数的调用方式如下:
```
similar(self, positive=None, negative=None, topn=10, restrict_vocab=None, indexer=None)
```
其中,positive参数是一个列表,包含了我们希望搜索相似词语的词语;negative参数也是一个列表,包含了我们希望排除的词语。topn参数表示返回的相似词语的个数,默认是10。restrict_vocab参数可以指定只在词汇表的前n个词中搜索相似词语。indexer参数可以指定使用哪种相似度计算方法,一般默认即可。
例如,我们加载了一个名为model的词向量模型,现在想要搜索与词语"car"相似的词语,可以这样调用similar函数:
```
model.similar_by_word('car')
```
这样就会返回与"car"最相似的10个词语及其相似度。如果需要排除某些词语,可以使用negative参数,例如:
```
model.similar_by_word(positive=['car'], negative=['engine', 'driver'])
```
这样就会返回与"car"相似度最高,但是排除了"engine"和"driver"的10个词语。
相关问题
python使用similar函数搜索相似词语
好的,我们用gensim库中的Word2Vec模型来演示如何使用similar函数搜索相似词语。首先,需要先安装gensim库:
```
pip install gensim
```
然后,我们可以使用gensim.models包中的Word2Vec类来加载预训练好的词向量模型。这里以加载Google News预训练的词向量模型为例:
```python
from gensim.models import KeyedVectors
model_path = 'GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz'
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)
```
加载好词向量模型后,我们就可以使用similar函数来搜索相似词语。例如,我们想搜索与"car"相似的词语,可以这样调用similar函数:
```python
similar_words = model.similar_by_word('car')
print(similar_words)
```
这样就会返回与"car"最相似的10个词语及其相似度。如果需要排除某些词语,可以使用negative参数,例如:
```python
similar_words = model.similar_by_word(positive=['car'], negative=['engine', 'driver'])
print(similar_words)
```
这样就会返回与"car"相似度最高,但是排除了"engine"和"driver"的10个词语。
(1 )使用read函数读取作品集文本。(2 )使用count函数査询词频。(3)使用字符串切片方法查看部分文本。(4 )使用FreqDist函数查询文本中的词汇频数分布。(5 )使用len函数统计文本的长度。(6) 使用jieba进行分词。(7) 使用concordance函数查看指定单词的上下文 (8 )使用similar函数搜索相似词语。(9)使用dispersion_plot函数绘制指定词分布情况离散图。
非常好,您的问题是如何使用Python对文本进行分析。我可以回答您的问题,并提供一些示例代码来帮助您更好地理解。
1. 使用read函数读取作品集文本
要读取文本文件,您可以使用Python的内置函数open()和read()。下面是一个简单的示例代码:
```python
with open('filename.txt', 'r') as file:
text = file.read()
```
在上面的代码中,您需要将`filename.txt`替换为您要读取的文本文件的实际文件名。`with`关键字用于创建一个上下文管理器,确保文件在读取后被正确关闭。
2. 使用count函数査询词频
要计算文本中单词的出现次数,您可以使用Python的`count()`函数。下面是一个示例代码:
```python
word = 'example'
count = text.count(word)
print(f'The word "{word}" appears {count} times in the text.')
```
在上面的代码中,您需要将`example`替换为您要查找的单词。`count()`函数将返回单词在文本中出现的次数。
3. 使用字符串切片方法查看部分文本
要查看文本中的一部分,您可以使用Python的字符串切片操作。下面是一个示例代码:
```python
start = 100
end = 200
print(text[start:end])
```
在上面的代码中,`start`和`end`变量分别表示要查看的文本部分的起始位置和结束位置。通过使用切片操作,您可以提取文本的子字符串。
4. 使用FreqDist函数查询文本中的词汇频数分布
要计算文本中每个词汇的出现频率,您可以使用Python的`nltk`库中的`FreqDist()`函数。下面是一个示例代码:
```python
import nltk
from nltk import FreqDist
words = nltk.word_tokenize(text)
freq_dist = FreqDist(words)
print(freq_dist.most_common(10))
```
在上面的代码中,`nltk`库用于分词。`FreqDist()`函数将返回一个字典,其中包含每个单词及其出现次数。使用`most_common()`方法可以查看最常出现的单词。
5. 使用len函数统计文本的长度
要计算文本中单词的数量,您可以使用Python的`len()`函数。下面是一个示例代码:
```python
words = nltk.word_tokenize(text)
word_count = len(words)
print(f'The text contains {word_count} words.')
```
在上面的代码中,`nltk`库用于分词。`len()`函数将返回单词列表的长度,即文本中单词的数量。
6. 使用jieba进行分词
如果您想使用中文对文本进行分析,则可以使用Python的`jieba`库。下面是一个示例代码:
```python
import jieba
text = '中国古代的四大发明是造纸术、印刷术、火药和指南针。'
words = jieba.cut(text)
print(' '.join(words))
```
在上面的代码中,`jieba.cut()`函数用于对文本进行分词。使用`print()`函数和`join()`方法可以将分词结果打印为字符串。
7. 使用concordance函数查看指定单词的上下文
要查看文本中指定单词的上下文,您可以使用Python的`nltk`库中的`Text()`类的`concordance()`方法。下面是一个示例代码:
```python
from nltk import Text
words = nltk.word_tokenize(text)
text_object = Text(words)
text_object.concordance('example')
```
在上面的代码中,`nltk`库用于分词。`Text()`类将单词列表转换为文本对象。`concordance()`方法将显示包含指定单词的上下文。
8. 使用similar函数搜索相似词语
要查找与指定单词相似的单词,您可以使用Python的`nltk`库中的`Text()`类的`similar()`方法。下面是一个示例代码:
```python
from nltk import Text
words = nltk.word_tokenize(text)
text_object = Text(words)
text_object.similar('example')
```
在上面的代码中,`nltk`库用于分词。`Text()`类将单词列表转换为文本对象。`similar()`方法将查找与指定单词相似的单词。
9. 使用dispersion_plot函数绘制指定词分布情况离散图
要绘制特定单词在文本中的分布情况,您可以使用Python的`nltk`库中的`Text()`类的`dispersion_plot()`方法。下面是一个示例代码:
```python
from nltk import Text
words = nltk.word_tokenize(text)
text_object = Text(words)
text_object.dispersion_plot(['example', 'another'])
```
在上面的代码中,`nltk`库用于分词。`Text()`类将单词列表转换为文本对象。`dispersion_plot()`方法将绘制指定单词的分布情况离散图。在上面的示例代码中,离散图将显示`example`和`another`在文本中的分布情况。
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