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通过含义与实际使用,查看词语之间的关联
WordNet Explorer 是一款面向英文的视觉化自然语言处理工具,能直观展示词与词之间的语义关系。它通过 WordNet 词网和真实语料词向量,让用户对比单词在"词典意义"和"实际用法"上的差异,并附带通俗易懂的解读。工具还免费提供 JSON API,方便开发者将其语义分析能力集成到自己的项目中。
通过含义与实际使用,查看词语之间的关联
WordNet Explorer 是一款面向英文的视觉化自然语言处理工具,能直观展示词与词之间的语义关系。它通过 WordNet 词网和真实语料词向量,让用户对比单词在"词典意义"和"实际用法"上的差异,并附带通俗易懂的解读。工具还免费提供 JSON API,方便开发者将其语义分析能力集成到自己的项目中。
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大家好 👋 我是 Allen,WordNet Explorer 的独立开发者。
最初构建它,是因为在从事 NLP 项目时,我想要一种清晰、可视化的方式来查看 WordNet。大多数工具只会给你一个相似度分数,却不展示匹配了哪些义项,也不展示这些词在层级结构中是如何关联的。
这次更新加入了一个我一直在思考的内容:当把 WordNet 手工构建的层级结构,与从词语实际使用方式中学习的现代词嵌入进行比较时,会发生什么?
Similarity 工具现在并排显示两种分数,并用通俗易懂的语言给出它们是否一致的判断:
car / automobile:两种视角一致,含义相同,使用场景也相同
coffee / cup:在 WordNet 中它们属于不同类别,但由于经常一起出现,词嵌入给出的分数要高得多
hot / cold:WordNet 将它们标记为反义词,而词嵌入常常把反义词评为相似