介绍
这个项目的名字为SimilarVocabulary，项目本身并不复杂，使用了NLP中的词向量来检索到关联程度较大的单词，项目套用了NLP中一个开源库spacy.该库自带了一个训练好的模型，可以进行英文文本的预测。
项目源码地址:
https://github.com/wotchin/SimilarVocabulary
代码细节
下面，我们以这个简单的demo演示一下spacy库的使用，以及介绍获取相近单词的代码。
加载模型:
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
其中，en_core_web_log 是该库自带的一个训练好的模型，这个模型很大，需要自己下载，在项目中给出了初始化的脚本为：init.sh
获取输入文本
这行代码主要是用于获取输入文本内容，然后将输入的文本（主要是单词）进行预处理，生成token：
while True:
if line != "":
words += line.replace("\n"," ")
line = f.read()
else:
break
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
print("modal loaded.")
tokens = nlp(words)
设定阈值
套用这个库来实现相近单词检索的大致原理是：
通过已经训练好的模型，通过词向量对比给定的两个单词之间的“距离”，我们给定的这个阈值就是这个“距离”的上线，通过设定这个上限值，就可以获取我们想要的输出结果——语义相近的单词。
我们简单看一下设定阈值的过程：
threshold = 0.0
while threshold <= 0.0:
try:
threshold = float(input("input threshold value:"))
except:
threshold = 0.0
length = 3
try:
length = int(input("input result length:"))
except:
length = 3
代码逻辑很简单：
要求输入阈值，需要查询到的相近单词的个数。
实现对比查询
我在这里实现的逻辑是：给一个语料库数据集，数据集里收集了绝大多数的常用英文单词，在这个数据集中寻找与我们事先给定的单词意思相近的结果，然后选择n个比较优的结果返回。这部分的代码是：
while True:
queue = [] #[['dog',0.1],['cat',0.2]...]
i = input("input your word:")
if i != "":
txt = nlp(i)
for token in tokens:
score = token.similarity(txt)
if score >= threshold and family_check(txt.text.strip(),token.text.strip()) < 0:
if len(queue) >= length:
index = 0 # in order to contrast
value = 1.0
for i in range(0,len(queue)):
if queue[i][1] < value:
value = queue[i][1]
index = i if value < score:
queue[index] = [token.text,score]
else:
queue.append([token.text,score])
print(queue)
用途
诸如这样寻找相似的单词的意义是怎样的呢？ 譬如某些答题竞猜类APP，如之前非常火爆的在线直播答题类APP进行编题时，如果只有一个选项，需要补充额外三个干扰选项怎么办？可以使用这样的相近单词生成器，生成关联比较近的单词，例如输入单词dog，它可能会为我们返回：pig,cat,cook.
同时，也可以用在搜索引擎这样的联想搜索场景中。当然了，它的更多用途远不止于此，全凭脑洞。
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