同义词挖掘算法：synonym_detection
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简介：
synonym_detection是一种用于识别和提取文本中具有相似或相同含义词语的算法。该工具在自然语言处理、信息检索等领域有着广泛的应用价值。
同义词挖掘方法包括以下几种：（1）百度百科中的同义词；（2）word2vector技术；（3）基于语义共现网络的节点相似度分析；（4）Levenshtein距离算法；以及（5）DPE模型。
主要功能：
在百度百科中，通过搜索“凤梨”可以获取相关页面结果。左侧为凤梨的描述信息，在其中的一句话：“原产美洲热带地区。俗称菠萝，是著名热带水果之一。”这里，“凤梨”的俗称“菠萝”就可以作为同义词提取出来；右侧的信息框（info box）中包含“别称”、“英文名称”和“又称”等属性项，这些也可以视为同义词进行挖掘。
代码示例：
定义一个函数`baike_invoke()`用于调用百度百科爬虫模型，从返回的描述信息与信息框内容中提取出相应的同义词。例如：在导入模块后执行如下操作：
```python
import baike_crawler_model
print(baike_crawler_model.baike_search(凤梨))
```
以上代码用于调用百度百科爬虫模型并搜索“凤梨”，然后从返回的结果中提取出同义词。
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