Spacy 相似性警告："Evaluating Doc.similarity based on empty vectors."

Question

我正在尝试使用常见问题解答数据集进行数据增强。我用 Wordnet 检查与 Spacy 的相似性，用最相似的词来改变词，特别是名词。我使用多个 for 循环来遍历我的数据集。

import spacy
import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
import pandas as pd

nlp = spacy.load('en_core_web_md')
nltk.download('wordnet')
questions = pd.read_csv("FAQ.csv")

list_questions = []
for question in questions.values:
    list_questions.append(nlp(question[0]))

for question in list_questions: 
    for token in question:
        treshold = 0.5
        if token.pos_ == 'NOUN':
            wordnet_syn = wn.synsets(str(token), pos=wn.NOUN)  
            for syn in wordnet_syn:
                for lemma in syn.lemmas():
                    similar_word = nlp(lemma.name())
                    if similar_word.similarity(token) != 1. and similar_word.similarity(token) > treshold:
                        good_word = similar_word
                        treshold = token.similarity(similar_word)

但是，多次打印以下警告，我不明白为什么：

UserWarning: [W008] Evaluating Doc.similarity based on empty vectors.

是我的 similar_word.similarity(token) 造成了问题，但我不明白为什么。我的 list_questions 的形式是：

list_questions = [Do you have a paper or other written explanation to introduce your model's details?, Where is the BERT code come from?, How large is a sentence vector?]

我需要检查令牌，还要检查循环中的 similar_word，例如，我仍然在这里得到错误：

tokens = nlp(u'dog cat unknownword')
similar_word = nlp(u'rabbit')

if(similar_word):
    for token in tokens:
        if (token):
            print(token.text, similar_word.similarity(token))

Answer 1

当 similar_word 不是有效的 spacy 文档时，您会收到该错误消息。例如。这是一个最小的可重现示例：

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_md')  # make sure to use larger model!
tokens = nlp(u'dog cat')
#similar_word = nlp(u'rabbit')
similar_word = nlp(u'')

for token in tokens:
  print(token.text, similar_word.similarity(token))

如果将 '' 更改为 'rabbit'，则效果很好。（与狗相比，猫显然更像兔子！）

（更新： 正如您所指出的，未知词也会触发警告；它们将是有效的 spacy 对象，但没有任何词向量。）

因此，一种解决方法是在调用 similarity():

之前检查 similar_word 是否有效，包括具有有效的词向量

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_md')  # make sure to use larger model!
tokens = nlp(u'dog cat')
similar_word = nlp(u'')

if(similar_word and similar_word.vector_norm):
  for token in tokens:
    if(token and token.vector_norm):
      print(token.text, similar_word.similarity(token))

替代方法：

您可以禁止显示特定警告。是W008。我相信在运行之前设置一个环境变量 SPACY_WARNING_IGNORE=W008 你的脚本会做到这一点。（未经测试。）

（见source code）

顺便说一下，similarity() 可能会导致一些 CPU 负载，因此值得存储在一个变量中，而不是像现在这样计算三次。（有些人可能会争辩说这是过早的优化，但我认为这也可能使代码更具可读性。）

Answer 2

我已经通过在运行文件中使用此代码设置环境变量来抑制 W008 警告。

import os
app = Flask(__name__)

app.config['SPACY_WARNING_IGNORE'] = "W008"
os.environ["SPACY_WARNING_IGNORE"] = "W008"

if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Spacy 相似性警告："Evaluating Doc.similarity based on empty vectors."

Spacy similarity warning : "Evaluating Doc.similarity based on empty vectors."

python-3.x

nlp

pytorch

spacy

wordnet