Метод 1: создание синонимов на основе WordNet
WordNet — это лексическая база данных, которая группирует слова в наборы синонимов, называемые синсетами. Каждый синсет представляет собой отдельную концепцию, а слова в одном синсете считаются синонимами. Мы можем использовать WordNet в Python с помощью библиотеки NLTK следующим образом:

from nltk.corpus import wordnet
def get_synonyms_wordnet(word):
    synonyms = []
    for syn in wordnet.synsets(word):
        for lemma in syn.lemmas():
            synonyms.append(lemma.name())
    return synonyms
word = "happy"
synonyms = get_synonyms_wordnet(word)
print(synonyms)

Метод 2: контекстное встраивание слов
Модели контекстного встраивания слов, такие как BERT или GPT, фиксируют контекстуальное значение слов в предложении. Мы можем использовать предварительно обученные модели для создания синонимов на основе контекстуального сходства. Вот пример использования библиотеки Hugging Face Transformers:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
def get_synonyms_bert(word):
    model_name = "bert-base-uncased"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
    encoded_input = tokenizer(word, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        output = model(encoded_input)
    embeddings = output.last_hidden_state[0]
    # Use embeddings to find closest synonyms
    # ...
word = "happy"
synonyms = get_synonyms_bert(word)
print(synonyms)

Метод 3: сходство на основе встраивания слов
Вложения слов, такие как Word2Vec или GloVe, представляют слова как плотные векторы, фиксирующие семантические отношения. Мы можем измерить сходство между векторами слов, чтобы найти синонимы. Вот пример использования библиотеки Gensim:

from gensim.models import KeyedVectors
def get_synonyms_word2vec(word):
    model_path = "path_to_pretrained_word2vec_model"
    model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)

    synonyms = []
    if word in model.vocab:
        similar_words = model.most_similar(word)
        synonyms = [w[0] for w in similar_words]
    return synonyms
word = "happy"
synonyms = get_synonyms_word2vec(word)
print(synonyms)

В этой статье мы рассмотрели различные методы создания синонимов с использованием различных методов НЛП. Мы рассмотрели методы на основе WordNet, контекстное встраивание слов и сходство на основе встраивания слов. Каждый метод имеет свои преимущества и ограничения, и выбор зависит от конкретного варианта использования и доступных ресурсов. Используя эти методы, разработчики могут улучшить понимание и контекст текстовых данных в своих приложениях.