對于有類似問題的人（找到解決方案后寫的）：根據下面的答案，您可能會注意到這個問題有很多不同的解決方案。我只選擇了 Evan 的，因為它是我在自己的代碼中實現的最簡單的方法。但是，根據我的嘗試，其他所有答案也都有效。@SalvadorDali鏈接了這個Kaggle 頁面，這絕對很有趣，如果您有興趣，我建議您閱讀。Prolog 也被提出作為一種可能的解決方案，我不熟悉它，但如果您已經知道它 - 可能值得考慮。此外，如果您只是想使用代碼，下面有可用的 Javascript 和 Python 示例。但是，每個人都有不同的解決方案，我不確定哪種方法最有效（請自行測試）。進一步的方法/閱讀：http://en.wikipedia.org/wiki/Breadth-first_search序言和祖先關系https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-2-word-vectors對不起，標題令人困惑，我想不出一種方法來正確地表達我的問題——歡迎任何更好的想法。因為我很難描述我的問題，所以我會盡量解釋我的目標和代碼：注意：我這里的代碼是 Go，但我也很樂意提供其他語言的答案，如果您有任何問題，我會盡快回答基本上，我有一組“Word”對象，如下所示：type Word struct{ text string synonyms []string}這是數組中 4 個單詞的示例： []Word{ {text: "cat" synonyms: ["feline", "kitten", "mouser"]} {text: "kitten" synonyms: ["kitty", "kit"]} {text: "kit" synonyms: ["pack", "bag", "gear"]} {text: "computer" synonyms: ["electronics", "PC", "abacus"]} }我的挑戰是編寫一種方法來測試兩個詞之間的關系。當然，使用上面的示例可以很容易地在“cat”和“kitten”等兩個詞之間進行測試。我可以檢查“貓”的同義詞列表并測試它是否包含“小貓”。用這樣的代碼：areWordsRelated(word1 Word, word2 Word) bool{ for _, elem := range word1.synonyms{ if elem == word2.text{ return true } } return false}但是，我不知道如何測試更遠的關系。例如：areWordsRelated("cat","pack") //should return true //because "cat" is related to "kitten" which is related to "pack"areWordsRelated("cat", "computer") //should return false我試圖遞歸地做，但我所有的嘗試似乎都不起作用。任何示例代碼（我的代碼是 Go，但 Python、Java 或 Javascript 也可以）、偽代碼或只是解釋都非常棒。
3 回答
胡子哥哥
TA貢獻1825條經驗 獲得超6個贊
首先，這里不清楚你如何定義關系。如果你的“貓”有同義詞：[“貓”，“小貓”，“鼠標”]，這是否意味著“鼠標”有一個同義詞“貓”。
根據我的理解，答案是否定的。所以這是python中的解決方案：
G = {
"cat": ["feline", "kitten", "mouser"],
"kitten": ["kitty", "kit"],
"kit": ["pack", "bag", "gear"],
"computer": ["electronics", "PC", "abacus"]
}
def areWordsRelated(G, w1, w2):
if w1 == w2:
return True
frontier = [w1]
checked = set()
while len(frontier):
el = frontier.pop()
if el in G:
neighbors = G[el]
for i in neighbors:
if i == w2:
return True
if i not in checked:
frontier.append(i)
checked.add(i)
return False
areWordsRelated(G, "cat", "pack") #true
areWordsRelated(G, "cat", "computer") #false
那么我們在這里做什么呢？起初你有你的圖表，它只是字典（地圖），它顯示了你的關系（我基本上拿了你的切片）。
我們的算法像模具一樣增長，維護一組檢查元素和當前邊界。如果 frontier 是空的（沒有什么可探索的，那么元素沒有連接）。我們一次從邊界中提取一個元素并檢查所有鄰居。如果它們中的任何一個是我們正在尋找的元素 - 那么就存在聯系。否則檢查我們是否已經看到了這樣的元素（如果沒有，則將其添加到邊界和已檢查的集合中）。
請注意，如果您的關系以稍微不同的方式運作，您需要的只是修改圖表。
最后一句話，如果您正在尋找一種正常的方法來查找同義詞，請查看word to vector 算法和python 中的一個很好的實現。這將允許您找到真正復雜的關系，即使是在沒有指定這種關系的情況下，California也Golden Gate可以找到相關的詞。
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