从单词列表中获取平方相似度矩阵答案

【问题标题】：Obtain a square similarity matrix from a list of words从单词列表中获取平方相似度矩阵
【发布时间】：2022-01-23 05:40:56
【问题描述】：

我正在尝试从包含 12k 个元素的单词列表中计算相似度矩阵。我正在使用 Sematch 工具使用 wordnet 相似性。用几句话我正在使用这行代码：

wns_matrix = [[wns.word_similarity(w1, w2, 'li') for w1 in words] for w2 in words]

问题是，这段代码只需几个单词就可以了，但 12k 单词将是一个非常漫长的过程，比如一天以上。

是否有一种更精简、更快速的方法来计算这种相似度分数的方阵 (12k x 12k)，而无需像我一样创建列表列表？

我试过这个解决方案：

wns_matrix = [wns.word_similarity(w1, w2, 'li') for (w1, w2) in itertools.combinations(words,2)]

但还是很慢！我希望你能帮助我

【问题讨论】：

wns.word_similarity 是一个非常慢的函数。无论您如何安排循环，它们的性能都会受到函数调用的限制。假设相似度是对称的，您可以通过添加条件if w1<w2 将时间减少 2 倍。恐怕就是这样。
谢谢，但为什么 w1
把它放在列表理解中。它将减少时间，因为 w1 和 w2 之间的相似性将只计算一次，而不是两次。

【解决方案1】：

wns.word_similarity 是一个非常慢的函数。无论您如何安排循环，它们的性能都会受到函数调用的限制。假设相似度是对称的，您可以通过添加条件if w1<w2 将时间减少 2 倍。恐怕只能这样了。

wns_matrix = [[(wns.word_similarity(w1, w2, 'li') if w1 < w2 else np.nan)
               for w1 in words] for w2 in words]

【讨论】：