1. 如何用nltk来找到text中相似的word
如果我们想搜索某一篇文章（text）中相似的词（word），可以使用nltk这个强大的NLP模块。下面以nltk自带的shakespeare数据集来做示例。
第一次使用nltk，需要先运行下面的代码来下载shakespeare数据集。
import nltk
nltk.download('shakespeare')
然后，我们就可以加载shakespeare数据集来做实验了：
import nltk
text = nltk.Text(word.lower() for word in nltk.corpus.shakespeare.words(('hamlet.xml')))
只要使用nltk.Text.similar(word)，就能找到text中跟某个word相似的其他所有word了，如下示例
text.similar('woman')
我们就能得到与woman相似的所有词：
matter at eaten but fit this to vulcan by like servant disclose
follows twice laertes it cat such sin
可以看到，这些输出的词中，有的确实与woman有一点点相似，比如“vulcan”和“servant”。但还有大量的词是与woman没有任何关系的，比如“twice”。
那问题来了，nltk.Text.similar是根据什么来衡量两个词的相似度呢？
2. nltk.Text.similar源码
网上并没有太多关于nltk.Text.similar的原理解释，所以只有查阅源码，才能看到细节。
nltk.Text.similar的源码在https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/text.py，其中有一个函数similar(self, word, num=20)，这就是nltk.Text.similar的实现，核心代码如下：
def similar(self, word, num=20):
"""
Distributional similarity: find other words which appear in the
same contexts as the specified word; list most similar words first.
:param word: The word used to seed the similarity search
:type word: str
:param num: The number of words to generate (default=20)
:type num: int
:seealso: ContextIndex.similar_words()
"""
word = word.lower()# 统一转换为小写进行比较
wci = self._word_context_index._word_to_contexts
if word in wci.conditions():
# 根据上下文context相同来查找其它词
contexts = set(wci[word])
fd = Counter(
w
for w in wci.conditions()
for c in wci[w]
if c in contexts and not w == word
)
# most_common是根据出现次数从到到低来输出
words = [w for w, _ in fd.most_common(num)]
print(tokenwrap(words))
从源码中，我们可以看到， nltk.Text.similar是用Distributional similarity来衡量两个word是否相似。Distributional similarity的做法，首先找到与给定词（the specified word）具有相同上下文（same context）的所有词，然后根据这些词的出现次数，按出现次数从高到低依次输出（most similar words first）。
举个例子，假如有如下一篇文档：
C3 W4 C4
C1 W3 C2
C1 W3 C2
C1 W3 C2
C1 W2 C2
C1 W2 C2
C1 W1 C2
C1 W C2
与词W有相同上下文（C1 X C2）的，是词W1,W2,W3。但W3出现了3次，W2出现了2次，所以W3先输出，W2后输出。
通过阅读nltk.Text.similar源码，我们理解了它判断两个word是否相似，是根据上下文来判断，而非我们人理解的相似度。因为nltk.Text.similar根据上下文，只能找到相似，或不相似的词，所以也就无法做量化的相似度衡量（比如W1与W2相似度为0.8）。
我们再来人为构建几个例子，通过实例深入理解nltk.Text.similar。
3. 上下文similar实例
通过如下代码，我们可以找到语料s中与boy相似的其它词。
import nltk
s = '''A B C boy D E F G
A B C dog D E F G
A B C cat D E F G
A A A man B B B B
'''
tokens = nltk.word_tokenize(s)
text = nltk.Text(tokens)
text.similar('boy')
可以得到结果为“cat dog”，这个容易理解，应为“cat”和“dog”的上下文（A B C X D E F G）与“boy”相同。预料中的“man”虽然逻辑上与“boy”应该更具有相似性，但应为nltk.Text.similar是根据上下文来判断相似性，而不是根据逻辑来判断相似性，所以输出结果中没有“man”。
根据源码中similar()的定义similar(self, word, num=20)，我们还发现similar()的另一个参数num，它默认是20，指的是输出20个与给定词相似的词，我们将本例中的代码更改为num=1，即text.similar('boy',1)，则输出只有1个词“cat”。
本例中，boy的上下文为"A B C" 与 “D E F G”，那similar()在进行相似度搜索是，是完全根据"A B C" 与 "D E F G"都相同才算相似词吗？还是上下文有一个搜索长度的限制，比如只考虑boy之前的3个单词和与之后的3个单词？我发现源码中并无类似的参数，所以设计了如下实验来进行验证。
4. 上下文的长度是多少？
下面是改动了各个词相似的上下文（单词）长度，用来测试上下文长度的例子（查找语料s中与boy相似的词）：
import nltk
s = '''A B C boy D E F G
C dog D
A B B cat D E F G
A A c man d B B B
'''
tokens = nltk.word_tokenize(s)
text = nltk.Text(tokens)
text.similar('boy')
代码的输出是“dog man”，所以我们得到两个结论
-
上下文，只考虑待搜索词的前一个词和后一个词，即boy（上下文为C X D）与dog（上下文为C X D）相似
-
上下文搜索时，不考虑大小写，即boy（上下文为C X D）与man（上下文为c X d）相似