词形变换

单词变形¶

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我假设您熟悉图像变形 - 通过无缝过渡将一张图片变为另一张图片的过程。那么单词变形是什么样的呢？如果我们想从一个单词无缝过渡到另一个单词，它会经过哪些单词？

图像变形 单词变形

在这篇文章中，我将描述如何使用 word2vec 的嵌入和 $A^*$ 搜索算法在单词之间变形。

为了执行单词变形，我们将定义一个图 $G$，其中节点集 $N$ 代表单词，并且有一些权重函数 $f : N \times N \rightarrow \mathbb{R}_{\geq 0}$。给定一个起始词 $n_{\text{start}}$ 和一个结束词 $n_{\text{end}}$，我们的目标是在图中找出一条路径，使 $f$ 引起的权重总和最小化：

$\text{argmin}_{\langle n_1, ..., n_k \rangle : k \in \mathbb{N}, n_1, ..., n_k \in N, n_1 = n_{\text{start}}, n_k = n_{\text{end}}}\sum_{i=1}^{k-1} f(n_i, n_{i+1})$

通常，当人们谈论单词变形时，他们的意思是寻找一条在 $n_{\text{start}}$ 和 $n_{\text{end}}$ 之间的路径，其中只有单词之间存在一条边，因此可以通过改变一个单词来实现另一个单词字母，如这里所示。在这种情况下，当存在这样的变化时，$f(n_1, n_2)$ 为 1，否则为 $\infty$。

这里

在这篇文章中，我将向您展示如何在语义相似的单词之间进行变形，即 $f$ 将与语义相关。以下示例说明了两种方法之间的区别：给定 $n_{\text{start}} = \text{tooth}$，$n_{\text{end}} = \text{light}$，每次更改一个字符的方法可导致

可导致

tooth, booth, boots, botts, bitts, bitos, bigos, bigot, bight, light

tooth, booth, boots, botts, bitts, bitos, bigos, bigot, bight, light

而本文将定义的语义方法可导致

tooth, retina, X_ray, light

tooth, retina, X_ray, light