7、利用Word2Vec和前馈神经网络生成同义词

利用Word2Vec和前馈神经网络生成同义词

1. 上下文的重要性

在自然语言处理中，同义词扩展是提高搜索准确性的关键技术。普林斯顿大学的WordNet词汇数据库，为英语提供了大量的同义词资源。我们可以将其集成到索引分析流程中，具体操作如下：

Map<String, String> sffargs = new HashMap<>();
sffargs.put("synonyms", "synonyms-wn.txt");
sffargs.put("format", "wordnet");
CustomAnalyzer.Builder builder = CustomAnalyzer.builder()
    .withTokenizer(WhitespaceTokenizerFactory.class)
    .addTokenFilter(SynonymGraphFilterFactory.class, sffargs)
return builder.build();

不过，WordNet存在一定局限性。一方面，并非每种语言都有类似的资源；另一方面，它基于严格的语法和字典定义，没有考虑词汇在实际语境中的内涵。

在现实生活中，人们在非正式场合使用语言时，可能会将语法上并非同义词的词汇当作同义词使用。例如，在社交网络、聊天室或日常交流中，这种情况很常见。为了解决这个问题，word2vec算法应运而生，它能够提供更高级的搜索功能，不依赖于严格的语法规则，而是从数据中学习词汇的相似性。

1.1 分布假设

分布假设认为，在