通过源码发现nltk.Text.similar相似度衡量标准

清疚 2022-03-20 04:16 199阅读 0赞

## 1. 如何用nltk来找到text中相似的word ##

如果我们想搜索某一篇文章（text）中相似的词（word），可以使用nltk这个强大的NLP模块。下面以nltk自带的shakespeare数据集来做示例。

第一次使用nltk，需要先运行下面的代码来下载shakespeare数据集。

import nltk
    nltk.download('shakespeare')

然后，我们就可以加载shakespeare数据集来做实验了：

import  nltk
    text = nltk.Text(word.lower() for word in nltk.corpus.shakespeare.words(('hamlet.xml')))

只要使用`nltk.Text.similar(word)`，就能找到text中跟某个word相似的其他所有word了，如下示例

text.similar('woman')

我们就能得到与`woman`相似的所有词：

matter at eaten but fit this to vulcan by like servant disclose
    follows twice laertes it cat such sin

可以看到，这些输出的词中，有的确实与`woman`有一点点相似，比如“vulcan”和“servant”。但还有大量的词是与`woman`没有任何关系的，比如“twice”。

那问题来了，nltk.Text.similar是根据什么来衡量两个词的相似度呢？

## 2. nltk.Text.similar源码 ##

网上并没有太多关于nltk.Text.similar的原理解释，所以只有查阅源码，才能看到细节。

nltk.Text.similar的源码在https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/text.py，其中有一个函数`similar(self, word, num=20)`，这就是nltk.Text.similar的实现，核心代码如下：

def similar(self, word, num=20):
        """
        Distributional similarity: find other words which appear in the
        same contexts as the specified word; list most similar words first.
        :param word: The word used to seed the similarity search
        :type word: str
        :param num: The number of words to generate (default=20)
        :type num: int
        :seealso: ContextIndex.similar_words()
        """
        word = word.lower()# 统一转换为小写进行比较
        wci = self._word_context_index._word_to_contexts
        if word in wci.conditions():
            # 根据上下文context相同来查找其它词
            contexts = set(wci[word])
            fd = Counter(
                w
                for w in wci.conditions()
                for c in wci[w]
                if c in contexts and not w == word
            )
            # most_common是根据出现次数从到到低来输出
            words = [w for w, _ in fd.most_common(num)]
        print(tokenwrap(words))

从源码中，我们可以看到， nltk.Text.similar是用`Distributional similarity`来衡量两个word是否相似。`Distributional similarity`的做法，首先找到与给定词（the specified word）具有相同上下文（same context）的所有词，然后根据这些词的出现次数，按出现次数从高到低依次输出（most similar words first）。

举个例子，假如有如下一篇文档：

C3 W4 C4
    C1 W3 C2
    C1 W3 C2
    C1 W3 C2
    C1 W2 C2
    C1 W2 C2
    C1 W1 C2
    C1 W C2

与词W有相同上下文（C1 X C2）的，是词W1,W2,W3。但W3出现了3次，W2出现了2次，所以W3先输出，W2后输出。

通过阅读nltk.Text.similar源码，我们理解了它判断两个word是否相似，是根据上下文来判断，而非我们人理解的相似度。因为nltk.Text.similar根据上下文，只能找到相似，或不相似的词，所以也就无法做量化的相似度衡量（比如W1与W2相似度为0.8）。

我们再来人为构建几个例子，通过实例深入理解nltk.Text.similar。

## 3. 上下文similar实例 ##

通过如下代码，我们可以找到语料s中与boy相似的其它词。

import nltk
    
    s = '''A B C boy D E F G
    A B C dog D E F G
    A B C cat D E F G
    A A A man B B B B
    '''
    
    tokens = nltk.word_tokenize(s)
    text = nltk.Text(tokens)
    
    text.similar('boy')

可以得到结果为“cat dog”，这个容易理解，应为“cat”和“dog”的上下文（A B C X D E F G）与“boy”相同。预料中的“man”虽然逻辑上与“boy”应该更具有相似性，但应为nltk.Text.similar是根据上下文来判断相似性，而不是根据逻辑来判断相似性，所以输出结果中没有“man”。

根据源码中similar()的定义`similar(self, word, num=20)`，我们还发现similar()的另一个参数`num`，它默认是20，指的是输出20个与给定词相似的词，我们将本例中的代码更改为num=1，即`text.similar('boy',1)`，则输出只有1个词“cat”。

本例中，boy的上下文为"A B C" 与 “D E F G”，那similar()在进行相似度搜索是，是完全根据"A B C" 与 "D E F G"都相同才算相似词吗？还是上下文有一个搜索长度的限制，比如只考虑boy之前的3个单词和与之后的3个单词？我发现源码中并无类似的参数，所以设计了如下实验来进行验证。

## 4. 上下文的长度是多少？ ##

下面是改动了各个词相似的上下文（单词）长度，用来测试上下文长度的例子（查找语料s中与boy相似的词）：

import nltk
    
    s = '''A B C boy D E F G
    C dog D 
    A B B cat D E F G
    A A c man d B B B
    '''
    
    tokens = nltk.word_tokenize(s)
    text = nltk.Text(tokens)
    text.similar('boy')

代码的输出是“dog man”，所以我们得到两个结论

1.  上下文，只考虑待搜索词的前一个词和后一个词，即boy（上下文为C X D）与dog（上下文为C X D）相似
2.  上下文搜索时，不考虑大小写，即boy（上下文为C X D）与man（上下文为c X d）相似

## 5. 参考 ##

1.  [How to load and analysis corpus shakespeare][]
2.  [  
    Understand nltk.Text.similar][Understand nltk.Text.similar]
3.  [nltk source code here][]

[How to load and analysis corpus shakespeare]: https://github.com/ybdesire/machinelearning/blob/master/9_NLP/3_nltk/nltk_built-in_dataset.ipynb
[Understand nltk.Text.similar]: https://github.com/ybdesire/machinelearning/blob/master/9_NLP/3_nltk/nltk.Text.similar.ipynb
[nltk source code here]: https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/text.py