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    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Pythonで英単語間の類似度を計算したい

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Senri_

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 はじめに

こんばんは。
初めての投稿となりますので、至らぬところが多々あるかと思いますが、
何卒よろしくお願いいたします。

 実現したいこと

環境 : Python3.6.1

Tkinterを用いて2つのエントリーボックスを表示させ、そのボックスに入力された単語間の類似度を求める、ということを実現したいと考えています。

学習済みモデルは、こちらを使用させていただきました。 : https://qiita.com/Hironsan/items/513b9f93752ecee9e670

こちらの学習済みモデルは日本語のみ対応しているようで、英語の類似度を計算しようとするとエラーを吐いてしまいます。
これを解決するために、英語の学習済みモデルが必要であると考えていますが、見つけられていないのが現状です。お力を貸していただけますと幸いです。

 発生している問題・エラーメッセージ

Word2Vecを用いて日本語間の類似度を求めることはできたのですが、いざTkinterを使ってみると、
Tkinterは日本語入力ができないことに気づきました。
Tkinterを日本語入力に対応させることはできないようなので、学習済みモデルを変更することで、英語入力に対応するしか方法がないかと考えています。

以下のエラー文は、英単語"similarity"と同じく"similarity"の類似度を計算しようとした結果表示されたものです。

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/admin/PycharmProjects/RecommendationSystem/Main.py", line 12, in <module>
    pprint.pprint(word_model.similarity(word1, word2))
  File "/Users/admin/.pyenv/versions/3.6.1/lib/python3.6/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1338, in similarity
    return dot(matutils.unitvec(self[w1]), matutils.unitvec(self[w2]))
  File "/Users/admin/.pyenv/versions/3.6.1/lib/python3.6/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1318, in __getitem__
    return self.syn0[self.vocab[words].index]
KeyError: 'similarity'

 該当のソースコード

import gensim
import pprint


word_model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('models/model.vec', binary=False)

list1 = ["similarity"]
list2 = ["similarity"]

for word1 in list1:
    for word2 in list2:
        pprint.pprint(word_model.similarity(word1, word2))

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  • tiitoi

    2018/11/08 20:09 編集

    Tkinter が駄目なら、PyQt5 とか日本語入力可能な他のGUIフレームワークを使うという手はないのでしょうか?

    キャンセル

  • Senri_

    2018/11/08 20:16 編集

    あえて記述しなかったのですが、アプリケーションの開発に必要な一技術が解決できなかったためこのような質問をさせて頂いております。そちらのアプリケーションのGUI面はだいぶ進んでいますので、いまからTkinterを変更する、というのが難しくなっております。申し訳ありません。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

これを解決するために、英語の学習済みモデルが必要であると考えていますが、見つけられていないのが現状です。お力を貸していただけますと幸いです。

いますぐ使える単語埋め込みベクトルのリストに色々なデータが挙げられています。
私はNLPは門外漢なので、どれが良いのかは分かりませんが、とりあえずLexVecEnglish Wikipedia 2015 + NewsCrawlWord Vectors (398MB)を使ってみました。

import gensim
import pprint

file = 'lexvec.enwiki+newscrawl.300d.W.pos.vectors'
# DeprecationWarning: Deprecated. Use gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format instead.
#word_model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(file, binary=False)
wm_en = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(file)
pprint.pprint(wm_en.similarity('similarity', 'similarity')) # 1.0
pprint.pprint(wm_en.similarity('similarity', 'difference')) # 0.4674517

file = 'model.vec'
wm_jp = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(file, binary=False)
pprint.pprint(wm_jp.similarity('相似', '相似')) # 1.0
pprint.pprint(wm_jp.similarity('相似', '相違')) # 0.34480458

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  • 2018/11/09 01:49

    ありがとうございます!詰まっていたところが解決できました☺️

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