关于去重的一点疑问？ about dr.sure

[wangqingbaidu]

wordnet相当于一个word2vec，#brownbear和#ursusarctos在wordnet中的Embedding距离非常近。你可以把这个合并想象成一个层次聚类的过程，通过阈值，确定不同word的聚类类别。用这个聚类的类别表示这个聚类中心中的所有word。

[zhiqiangzhongddu]

感谢您的及时回复。
我理解您的意思，但是关于“#brownbear和#ursusarctos在wordnet中的Embedding距离非常近”， 我并没有在wordnet中找到有效的对他俩进行Embedding进而计算距离的方法，这是现在我遇到的问题。
首先，这两个string在WordNet中并没有，因为他们都是两个单词合并的
然后，我把它们分割成brown + bear 和ursus + arctos，我也只是可以知道bear 和 ursus距离很近，但是并找不到arctos的信息

[wangqingbaidu]

这个词之间的距离一般使用cos距离进行度量，通过阈值判断判断他们是否相似啊。去重的过程，你可以参考一下层次聚类算法，原理是一样的。

[zhiqiangzhongddu]

我的问题在于向量的获取，而不是之后聚类、阈值判断之类的处理。不过还是很感谢您的耐心回复，谢谢。

[wangqingbaidu]

https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
https://wordnet.princeton.edu/
中英文的wordnet，据我所知，这个向量的获取就是一个查表的过程吧。

[zhiqiangzhongddu]

谢谢。
是的，就是一个查表的过程，但我愣是没通过查表实现他给的这个合并例子，我会再看一下。大牛的文章总是在一些细节上让我难以复现‘’‘’‘’

[lingyunwu14]

wn.synsets('brown_bear')和wn.synsets('ursus_arctos')的结果一样

[zhiqiangzhongddu]

感谢你的回复。
这样的话，我觉得可能是Facebook这篇文章中提到的merge #Brownbear和#ursusarctos，其实就是merge #Brown_bear 和#ursus_arctos。这样的话就有个新的问题，就是如果hashtag不是以“_”分割单词的形式存在，我们如果有效把brownbear这类hashtag分成brown_bear？

[lingyunwu14]

文章中说了，x的取值包括hashtag，也包括在hashtag每个位置都插入空格组成的二元词组，wordnet里对二元词组求synset时需要把空格转成"_"才有结果，所以#brownbear和#ursusarctos有相同的synset

[zhiqiangzhongddu]

谢谢你的告知。 关于文章提到的在每个位置都插入空格组成的二元词组这部分，我卡住的原因是我们无法确定插入几个空格，也就是说brownbear是二元词组，但是对三元词组要插入两个空格才行。 不过我觉得这个应该不需要考虑三元问题，bigrams已经足够了。谢谢

…

On Tue, 10 Jul 2018 at 14:38, lingyunwu14 ***@***.***> wrote: 文章中说了，x的取值包括hashtag，也包括在hashtag每个位置都插入空格组成的二元词组，wordnet里对二元词组求synset时需要把空格转成"_"才有结果，所以#brownbear和#ursusarctos有相同的synset — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub <#1 (comment)>, or mute the thread <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AQYqlJOZn1Vh9dArpfaHo_J2PR7NRwanks5uFKBTgaJpZM4UcQmV> .

[lingyunwu14]

不客气，刚好今天参考这个去重方式