3.23

• Используйте chatoperastore для загрузки файла модели.

3.16

• Воспользуйтесь ссылкой для скачивания пакета github vector.

3.15

• Устраните конфликт экспорта jieba, перейдите на раскрытие только интерфейсов keywords и seg.
• Исправьте ошибки в vocab.txt.

3.13

• Сократите зависимости.
• Экспортируйте jieba как synonyms.jieba.

3.12

• Используйте более крупный вектор слов, с лексиконом более 42W слов.
• Оптимизируйте скорость загрузки.

3.11

• Поддержите определение количества слов в запросе, по умолчанию — 10 слов.

3.10

• При вычислении расстояния редактирования исключайте стоп-слова.

3.9

• Исправление ошибки.

3.8

• Получение вектора предложения после сегментации, вектор формируется в виде BoW.

    sentence: предложение после сегментации через пробел
    ignore: если False, то при OOV генерируется случайный вектор

3.7

• Измените путь импорта utils в word2vec.py на локальный путь.
• Предоставьте доступ к функции vector fn.

3.6

• Исправлено: сравнение гарантирует, что обмен двумя предложениями приводит к одинаковому результату.

3.5

• В соответствии с реальной ситуацией уменьшите влияние расстояния вектора на оценку близости.

3.3

• Добавлен интерфейс сегментации.
• Улучшена загрузка словаря при инициализации сегментатора.
• Используется исходный код jieba для сегментации.
• Glog используется в качестве модуля вывода журнала.

3.2

• Лицензия на публикацию изменена на MIT.

3.1

• Кэш соседей для близких по пространству слов для повышения скорости отклика.
• Обработка OOV в nearby, возврат ([], []).

3.0 — Более простая настройка и конфигурация, но с дополнительными затратами.

• Исключены nearby words, используется kdtree для поиска ближайших слов в пространстве.
• Зависимость от sk-learn увеличена, но предварительная обработка векторов слов уменьшена.
• Словарь, используемый для сегментации, оптимизирован, также можно использовать переменные среды для объявления основного словаря.
• Поддержка пользовательских моделей word2vec, использование переменных среды для объявления.

2.5

• Использование пространственно близких слов для оптимизации вычисления расстояния редактирования.

2.3

• Увеличение стратегии сглаживания при вычислении сходства.

v1.6

• Вместо thulac в качестве токенизатора используется jieba.
• Уточнение журнала консоли для Jupyter notebook.