example_for_taxonomy.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install numpy scikit-learn compress-fasttext xmltodict matplotlib"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from ruwordnet import RuWordNet\n",
    "wn = RuWordNet()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(49713, 130417)"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(wn.synsets), len(wn.senses)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Using the thesaurus"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Synset(id=\"126228-N\", title=\"СРЕДНЕВЕКОВЫЙ ЗАМОК\")\n",
      "Synset(id=\"114707-N\", title=\"ЗАМОК ДЛЯ ЗАПИРАНИЯ\")\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for sense in wn.get_senses('замок'):\n",
    "    print(sense.synset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Synset(id=\"113935-N\", title=\"ДВОРЕЦ\"),\n",
       " Synset(id=\"124420-N\", title=\"КРЕПОСТЬ (ОБОРОНИТЕЛЬНОЕ СООРУЖЕНИЕ)\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn.get_senses('замок')[0].synset.hypernyms"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Synset(id=\"348-N\", title=\"ОВОЩИ\"),\n",
       " Synset(id=\"4789-N\", title=\"ТРАВЯНИСТОЕ РАСТЕНИЕ\"),\n",
       " Synset(id=\"6878-N\", title=\"ОВОЩНАЯ КУЛЬТУРА\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn.get_senses('спаржа')[0].synset.hypernyms"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Sense(id=\"153966-N-124560\", name=\"АВОКАДО\"),\n",
       " Sense(id=\"144242-N-124560\", name=\"АВОКАДО\"),\n",
       " Sense(id=\"144305-N-124560\", name=\"АВОКАДО\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn.get_senses('авокадо')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Synset(id=\"348-N\", title=\"ОВОЩИ\")"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veg = wn.get_senses('спаржа')[0].synset.hypernyms[0]\n",
    "veg"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Synset(id=\"144207-N\", title=\"СТРУЧКОВЫЙ ПЕРЕЦ (ПЛОД)\"),\n",
       " Synset(id=\"144216-N\", title=\"КАБАЧОК (ПЛОД)\"),\n",
       " Synset(id=\"144181-N\", title=\"БАКЛАЖАН (ПЛОД)\"),\n",
       " Synset(id=\"144184-N\", title=\"ОГУРЕЦ (ПЛОД)\"),\n",
       " Synset(id=\"144191-N\", title=\"ПОМИДОР (ПЛОД)\"),\n",
       " Synset(id=\"108482-N\", title=\"СПАРЖА\"),\n",
       " Synset(id=\"118660-N\", title=\"ЗЕЛЕНЫЙ ГОРОШЕК\"),\n",
       " Synset(id=\"144194-N\", title=\"ТЫКВА (ПЛОД)\"),\n",
       " Synset(id=\"148896-N\", title=\"КОРНЕПЛОДНЫЕ ОВОЩИ\"),\n",
       " Synset(id=\"107993-N\", title=\"АРТИШОК\"),\n",
       " Synset(id=\"144232-N\", title=\"КОЧАН КАПУСТЫ\"),\n",
       " Synset(id=\"144182-N\", title=\"ЛУК (РАСТЕНИЕ)\"),\n",
       " Synset(id=\"144183-N\", title=\"ЧЕСНОК\"),\n",
       " Synset(id=\"153883-N\", title=\"ЗЕЛЕНЬ (ОВОЩИ)\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "veg.hyponyms"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Sense(id=\"110018-N-141998\", name=\"МАТРЕШКА\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn.get_senses('продукт')[0].synset.hyponyms[0].hyponyms[1].hyponyms[0].senses"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## More relations"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Домен - атрибут"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"109383-N\", title=\"ИГРА (РАЗВЛЕЧЕНИЕ)\"), Synset(id=\"1622-N\", title=\"СПОРТ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['мяч'][0].synset.domains)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"152055-N\", title=\"СКИ-КРОСС\"), Synset(id=\"114968-N\", title=\"ГИМНАСТИЧЕСКОЕ БРЕВНО\"), Synset(id=\"148281-V\", title=\"ОТЖИМАНИЕ (УПРАЖНЕНИЕ)\"), Synset(id=\"122191-N\", title=\"ШТРАФНОЙ УДАР\"), Synset(id=\"117057-N\", title=\"РОЛИКОВЫЕ КОНЬКИ\"), Synset(id=\"112268-A\", title=\"ВЕЛОСИПЕДНЫЕ ГОНКИ\"), Synset(id=\"152069-N\", title=\"ХАФ-ПАЙП (СНОУБОРДИНГ)\"), Synset(id=\"110000-A\", title=\"ШАХМАТНАЯ ЛАДЬЯ\"), Synset(id=\"1627-N\", title=\"СБОРНАЯ КОМАНДА\"), Synset(id=\"135881-A\", title=\"АВИАЦИОННЫЙ СПОРТ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import random\n",
    "print(random.sample(wn['спорт'][0].synset.domain_items, 10))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Часть - целое"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"126573-N\", title=\"КУЗОВ АВТОМОБИЛЯ\"), Synset(id=\"2653-N\", title=\"АВТОМОБИЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ\"), Synset(id=\"125151-N\", title=\"БАМПЕР АВТОМОБИЛЯ\"), Synset(id=\"108798-N\", title=\"КАПОТ МАШИНЫ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['автомобиль'][0].synset.meronyms)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"3790-N\", title=\"КНИГА (ИЗДАНИЕ)\"), Synset(id=\"5820-N\", title=\"ТЕТРАДЬ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['страница'][0].synset.holonyms)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Класс-экземпляр"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"136791-N\", title=\"РЕКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['москва-река'][0].synset.classes)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"105703-N\", title=\"ПЕТРОПАВЛОВСК-КАМЧАТСКИЙ\"), Synset(id=\"102937-N\", title=\"ТЮМЕНЬ\"), Synset(id=\"102521-N\", title=\"РОСТОВ-НА-ДОНУ\"), Synset(id=\"102587-N\", title=\"САРАТОВ\"), Synset(id=\"100484-N\", title=\"БРЯНСК\"), Synset(id=\"101875-N\", title=\"МАГАДАН\"), Synset(id=\"100355-N\", title=\"АСТРАХАНЬ\"), Synset(id=\"101115-N\", title=\"КАЛИНИНГРАД\"), Synset(id=\"102849-N\", title=\"ТВЕРЬ\"), Synset(id=\"102962-N\", title=\"УЛЬЯНОВСК\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(random.sample(wn['областной центр'][0].synset.instances, 10))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Предпосылки - выводы"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"126151-V\", title=\"ЖЕРТВОПРИНОШЕНИЕ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['убить'][0].synset.premises)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"1664-V\", title=\"ВОЕННЫЕ ДЕЙСТВИЯ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['завоевать'][0].synset.conclusions)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Причины-следствия"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"114599-V\", title=\"УТОМИТЬ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['устать'][0].synset.causes)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Synset(id=\"111612-V\", title=\"УМЕРЕТЬ, УЙТИ ИЗ ЖИЗНИ\")]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(wn['убить'][0].synset.effects)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Частеречные синонимы"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Sense(id=\"111386-N-162803\", name=\"УМЕРВЩЛЕНИЕ\"),\n",
       " Sense(id=\"111386-N-686186\", name=\"УБИЕНИЕ\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "[s for ss in wn['убить'][0].synset.pos_synonyms for s in ss.senses]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "антонимы"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Synset(id=\"118957-A\", title=\"МЕДЛЕННЫЙ, НЕБЫСТРЫЙ\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn['быстрый'][0].synset.antonyms"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "фразы и их составляющие"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Sense(id=\"102679-N-129996\", name=\"РЕКА БЫСТРАЯ\"),\n",
       " Sense(id=\"111420-N-206562\", name=\"ПРЕДПРИЯТИЕ БЫСТРОГО ПИТАНИЯ\"),\n",
       " Sense(id=\"111420-N-673187\", name=\"КАФЕ БЫСТРОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ\"),\n",
       " Sense(id=\"111420-N-673188\", name=\"РЕСТОРАН БЫСТРОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ\"),\n",
       " Sense(id=\"8930-N-117128\", name=\"БЫСТРОЕ ПИТАНИЕ\"),\n",
       " Sense(id=\"9241-N-118631\", name=\"БЫСТРЫЕ ШАХМАТЫ\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn['быстрый'][0].phrases"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Sense(id=\"106989-N-153921\", name=\"СПИСОК\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn['послужной список'][0].words"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Однокоренные слова"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Sense(id=\"109476-A-205236\", name=\"СИНЕВАТЫЙ\"),\n",
       " Sense(id=\"109476-A-689608\", name=\"СИНЕНЬКИЙ\"),\n",
       " Sense(id=\"109476-N-152798\", name=\"СИНЕВА\"),\n",
       " Sense(id=\"109476-N-152826\", name=\"СИНЬ\"),\n",
       " Sense(id=\"110418-N-148452\", name=\"ПОСИНЕНИЕ\"),\n",
       " Sense(id=\"110418-V-148453\", name=\"ПОСИНЕТЬ\"),\n",
       " Sense(id=\"110418-V-152799\", name=\"СИНЕТЬ\"),\n",
       " Sense(id=\"111011-V-152799\", name=\"СИНЕТЬ\"),\n",
       " Sense(id=\"111011-V-183154\", name=\"ЗАСИНЕТЬ\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn['синий'][0].derivations"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Predicting hypernyms"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import compress_fasttext\n",
    "\n",
    "from collections import Counter\n",
    "from sklearn.neighbors import KDTree\n",
    "\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "%matplotlib inline"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "ft = compress_fasttext.models.CompressedFastTextKeyedVectors.load(\n",
    "    'https://github.com/avidale/compress-fasttext/releases/download/v0.0.1/ft_freqprune_100K_20K_pq_100.bin'\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def vectorize(text):\n",
    "    vec = np.mean([ft[word] for word in text.lower().split() if len(word) >= 3], axis=0)\n",
    "    vec /= sum(vec**2) ** 0.5 \n",
    "    return vec\n",
    "\n",
    "def distance2vote(d, a=3, b=5):\n",
    "    sim = np.maximum(0, 1 - d**2/2)\n",
    "    return np.exp(-d**a) * sim **b"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "x = np.linspace(0, 1)\n",
    "plt.plot(x, distance2vote(x))\n",
    "plt.xlabel('Расстояние до соседа')\n",
    "plt.ylabel('Вес голоса соседа')\n",
    "plt.title('Функция взвешивания соседей');"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from tqdm.auto import tqdm, trange"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "words, vectors, synset_ids = [], [], []\n",
    "for synset in tqdm(wn.synsets):\n",
    "    if synset.part_of_speech != 'V':\n",
    "        continue\n",
    "    for sense in synset.senses:\n",
    "        words.append(sense.name)\n",
    "        vectors.append(vectorize(sense.name))\n",
    "        synset_ids.append(synset.id)\n",
    "vectors = np.stack(vectors)\n",
    "tree = KDTree(vectors)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "БАРАХТАТЬСЯ ['ДВИЖЕНИЕ, ПЕРЕМЕЩЕНИЕ', 'ПЛЕСКАТЬСЯ В ВОДЕ']\n",
      "ГОГОТАТЬ ['СМЕЯТЬСЯ (ИЗДАВАТЬ СМЕХ)', 'РАЗРАЗИТЬСЯ (БУРНО ВЫРАЗИТЬ)']\n",
      "ГУКАТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ']\n",
      "ЮРКАТЬ ['СПРЯТАТЬСЯ В УКРЫТИЕ']\n",
      "ТАРАХТЕТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ', 'БОЛТАТЬ, ЧЕСАТЬ ЯЗЫКОМ']\n",
      "ШМЫГАТЬ ['ДВИЖЕНИЕ, ПЕРЕМЕЩЕНИЕ']\n",
      "ШМЫГАТЬ ['МЕЛЬКАТЬ ПЕРЕД ГЛАЗАМИ', 'ПРОЙТИ МИМО']\n",
      "ПОНУКАТЬ ['СКЛОНИТЬ, ПОБУДИТЬ']\n",
      "ХНЫКАТЬ ['ЖАЛОВАТЬСЯ (ВЫСКАЗЫВАТЬ НЕУДОВОЛЬСТВИЕ)', 'НАДОЕСТЬ']\n",
      "ПОВИЗГИВАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ГАВКАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ФЫРКАТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ', 'ВОРЧАТЬ (БОРМОТАТЬ)']\n",
      "ФЫРЧАТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ', 'ВОРЧАТЬ (БОРМОТАТЬ)']\n",
      "УРЧАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "НАУСЬКИВАТЬ ['НАПАСТЬ, СОВЕРШИТЬ НАПАДЕНИЕ', 'ПРЕСЛЕДОВАТЬ, ГНАТЬСЯ']\n",
      "НАУСЬКИВАТЬ ['ПОДСТРЕКАТЬ, ПРОВОЦИРОВАТЬ', 'ПОРТИТЬ ОТНОШЕНИЯ']\n",
      "СВИХИВАТЬСЯ ['ЗАБОЛЕТЬ БОЛЕЗНЬЮ']\n",
      "ДОКРИКИВАТЬСЯ ['ДОЗВАТЬСЯ']\n",
      "ДОКРИКИВАТЬСЯ ['ДОВЕСТИ СЕБЯ', 'НАВРЕДИТЬ СЕБЕ']\n",
      "ЖАЛОБНО ВЫТЬ ['ВЫТЬ', 'ВИЗЖАТЬ']\n",
      "МЕТАТЬСЯ КАК УГОРЕЛЫЙ ['БЕЖАТЬ (ДВИГАТЬСЯ НА НОГАХ)']\n",
      "ЗАТЮКАТЬ ['ПРИДРАТЬСЯ', 'МУЧИТЬ']\n",
      "НАУСЬКАТЬ ['ПОДСТРЕКАТЬ, ПРОВОЦИРОВАТЬ', 'ПОРТИТЬ ОТНОШЕНИЯ']\n",
      "НАУСЬКАТЬ ['НАПАСТЬ, СОВЕРШИТЬ НАПАДЕНИЕ', 'ПРЕСЛЕДОВАТЬ, ГНАТЬСЯ']\n",
      "ВЗБРЫКИВАТЬ ['СОПРОТИВЛЯТЬСЯ', 'УПОРСТВОВАТЬ']\n",
      "ПРИКРИКИВАТЬ ['КРИЧАТЬ, ГОВОРИТЬ ГРОМКО']\n",
      "НАКРИКИВАТЬ ['КРИЧАТЬ, ГОВОРИТЬ ГРОМКО', 'ВЫГОВАРИВАТЬ, ДЕЛАТЬ ВЫГОВОР']\n",
      "БРЫКАТЬСЯ ['СОПРОТИВЛЯТЬСЯ', 'УПОРСТВОВАТЬ']\n",
      "НОСИТЬСЯ КАК КУРИЦА С ЯЙЦОМ ['УВЛЕЧЬСЯ (СИЛЬНО ЗАИНТЕРЕСОВАТЬСЯ)']\n",
      "ИКАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ПЕРЕКРИКИВАТЬ ['КРИЧАТЬ, ИЗДАВАТЬ КРИК', 'ПЕРЕКРЫТЬ ЗВУК']\n",
      "ЗАХИХИКАТЬ ['СМЕЯТЬСЯ (ИЗДАВАТЬ СМЕХ)']\n",
      "ПРОГОГОТАТЬ ['СМЕЯТЬСЯ (ИЗДАВАТЬ СМЕХ)', 'РАЗРАЗИТЬСЯ (БУРНО ВЫРАЗИТЬ)']\n",
      "ШУШУКАТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ']\n",
      "ЗАТОПАТЬ ['УДАРИТЬ, НАНЕСТИ УДАР']\n",
      "ЗАТОПАТЬ ['ДВИГАТЬСЯ НА НОГАХ']\n",
      "ПОДВЫВАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ДРЫГАТЬ ['ШЕВЕЛИТЬ ЧАСТЬЮ ТЕЛА']\n",
      "КУВЫРКАТЬСЯ ['ПЕРЕВЕРНУТЬСЯ (ПОВЕРНУТЬСЯ)']\n",
      "КУВЫРКАТЬСЯ ['ПЕРЕВАЛИТЬСЯ (ПЕРЕВЕРНУТЬСЯ)', 'ПЕРЕВОРОТ ЧЕРЕЗ ГОЛОВУ']\n",
      "ОКРИКИВАТЬ ['ОКЛИКНУТЬ ПО ИМЕНИ']\n",
      "ВИЗЖАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ЗАЛЕПЕТАТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ']\n",
      "ОЧУХИВАТЬСЯ ['ПРИЙТИ В ЧУВСТВО']\n",
      "ПОСКУЛИВАТЬ ['ВЫТЬ', 'ВИЗЖАТЬ']\n",
      "ХИХИКАТЬ ['СМЕЯТЬСЯ (ИЗДАВАТЬ СМЕХ)']\n",
      "БУЛТЫХАТЬСЯ ['ДВИЖЕНИЕ, ПЕРЕМЕЩЕНИЕ', 'ПЛЕСКАТЬСЯ В ВОДЕ']\n",
      "ЩЕБЕТАТЬ ['ПЕНИЕ ПТИЦЫ']\n",
      "ВЗВИЗГИВАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ВСПУГИВАТЬ ['ОТОГНАТЬ (ПРОГОНЯЯ ОТСТРАНИТЬ)', 'СОГНАТЬ С МЕСТА']\n",
      "БЛЕЯТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ЧИРКАТЬ ['ПРОВЕСТИ ПО ПОВЕРХНОСТИ']\n",
      "ЗАХЛОПАТЬ ГЛАЗАМИ ['ШЕВЕЛИТЬ ЧАСТЬЮ ТЕЛА']\n",
      "СТРЕКОТАТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ', 'БОЛТАТЬ, ЧЕСАТЬ ЯЗЫКОМ']\n",
      "СТРЕКОТАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ПОКРИКИВАТЬ ['ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ']\n",
      "ПОКРИКИВАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ТОПАТЬ ['УДАРИТЬ, НАНЕСТИ УДАР']\n",
      "ЦАПАТЬ ['ХВАТАТЬ, СХВАТИТЬ']\n",
      "ПЕРЕМАХИВАТЬ ['ПРЫГАТЬ, ДЕЛАТЬ ПРЫЖОК', 'ПЕРЕСЕЧЬ ПРИ ДВИЖЕНИИ']\n",
      "ШУШУКАТЬСЯ ['РАЗГОВОР, БЕСЕДА', 'ШЕПТАТЬ']\n",
      "РОКОТАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "БАБАХАТЬ ['БРОСИТЬ (ПЕРЕМЕСТИТЬ)', 'ХРЯСТНУТЬ (СИЛЬНО УДАРИТЬ)']\n",
      "БАБАХАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК', 'УДАРИТЬ (РАЗДАТЬСЯ О РЕЗКОМ ЗВУКЕ)']\n",
      "ЗАВЫВАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ОТБРЫКИВАТЬСЯ ['ИЗБАВИТЬСЯ', 'УКЛОНИТЬСЯ (ОТКАЗАТЬСЯ)']\n",
      "ПРЫСКАТЬ ['БЕЖАТЬ (ДВИГАТЬСЯ НА НОГАХ)', 'РАССЕЯТЬСЯ В РАЗНЫЕ СТОРОНЫ']\n",
      "ПРЫСКАТЬ ['БРЫЗГАТЬ, РАЗБРАСЫВАТЬ БРЫЗГИ']\n",
      "ВСКРИКИВАТЬ ['КРИЧАТЬ, ИЗДАВАТЬ КРИК']\n",
      "ПОНЫРЯТЬ ['ПОГРУЗИТЬСЯ В ЖИДКОСТЬ']\n",
      "ШМЯКАТЬСЯ ['ПАДАТЬ (ДВИГАТЬСЯ ВНИЗ)']\n",
      "ЗАВИЗЖАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ЗАТОПАТЬ  НОГАМИ ['УДАРИТЬ, НАНЕСТИ УДАР']\n",
      "ЗАЛАЯТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "БАХАТЬСЯ ['ПАДАТЬ (ДВИГАТЬСЯ ВНИЗ)']\n",
      "ХЛОПАТЬ ГЛАЗАМИ ['ШЕВЕЛИТЬ ЧАСТЬЮ ТЕЛА']\n",
      "ОТМЯКАТЬ ['РАЗМЯГЧИТЬСЯ (СТАТЬ МЯГКИМ, МЯГЧЕ)']\n",
      "ОТМЯКАТЬ ['ИЗМЕНЕНИЕ СОСТОЯНИЯ']\n",
      "ЧИРИКАТЬ ['ПЕНИЕ ПТИЦЫ']\n",
      "ПОКУВЫРКАТЬСЯ ['ПЕРЕВАЛИТЬСЯ (ПЕРЕВЕРНУТЬСЯ)', 'ПЕРЕВОРОТ ЧЕРЕЗ ГОЛОВУ']\n",
      "БУРЧАТЬ ['БОРМОТАТЬ']\n",
      "БУРЧАТЬ ['ИЗДАТЬ ЗВУК']\n",
      "ВОЗИТЬСЯ ['ЗАБОТИТЬСЯ, ОКРУЖИТЬ ЗАБОТОЙ', 'МЕДЛИТЬ']\n",
      "ВОЗИТЬСЯ ['ДВИЖЕНИЕ, ПЕРЕМЕЩЕНИЕ']\n",
      "ЗАПИХИВАТЬ ['ВВЕСТИ ВНУТРЬ']\n",
      "ИСТОШНО КРИЧАТЬ ['КРИЧАТЬ, ИЗДАВАТЬ КРИК']\n",
      "СПИХИВАТЬ ['СБРОСИТЬ ВНИЗ', 'ПОДВИНУТЬ, СДВИНУТЬ']\n",
      "ИЗЖАРИТЬСЯ ['ПРИГОТОВЛЕНИЕ ПИЩИ', 'НАГРЕТЬСЯ']\n",
      "ХАРКАТЬ ['ВЫПЛЮНУТЬ']\n",
      "ЗАЛИВАТЬСЯ ['ПОКРЫТЬ ПОВЕРХНОСТЬ', 'ЛИТЬ ЖИДКОСТЬ']\n",
      "ЗАЛИВАТЬСЯ ['ИЗДАТЬ ЗВУК', 'ЗАПЕТЬ ПЕСНЮ']\n",
      "ЗАЛИВАТЬСЯ ['ВЛИТЬСЯ ВНУТРЬ']\n",
      "ЗАЛИВАТЬСЯ ['ПАЧКАТЬСЯ, СТАНОВИТЬСЯ ГРЯЗНЫМ']\n",
      "ЗАЛИВАТЬСЯ ['ПОКРЫТЬСЯ НА ПОВЕРХНОСТИ']\n",
      "ЩИПАТЬ ПЕРЬЯ ['ВЫЩИПАТЬ (ВЫРВАТЬ)']\n",
      "ВИЛЯТЬ ['ПРОЛЕГАТЬ, ПРОХОДИТЬ', 'ПРОТЕКАТЬ (ПРОТЯНУТЬСЯ)']\n",
      "ВИЛЯТЬ ['ПОВЕРНУТЬ ПРИ ДВИЖЕНИИ']\n",
      "ВИЛЯТЬ ['ХИТРОСТЬ (ПОСТУПОК)', 'УКЛОНИТЬСЯ (ОТКАЗАТЬСЯ)']\n",
      "ВИЛЯТЬ ['КАЧАТЬ (КОЛЕБАТЬ)']\n",
      "ВЫПИХИВАТЬ ['УДАЛИТЬ НАРУЖУ', 'ВЫБРОСИТЬ (УДАЛИТЬ)']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "votes = Counter()\n",
    "dists, ids = tree.query(vectorize('кудахтать').reshape(1, -1), k=100)\n",
    "for idx, distance in zip(ids[0], dists[0]):\n",
    "    for hyper in wn[synset_ids[idx]].hypernyms:\n",
    "        votes[hyper.id] += distance2vote(distance)\n",
    "    print(words[idx], [t.title for t in wn[synset_ids[idx]].hypernyms])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.6925543543920146 ИЗДАТЬ ЗВУК\n",
      "0.4306341411813687 ПРОИЗНЕСТИ, ВЫГОВОРИТЬ, ПРОГОВОРИТЬ\n",
      "0.29578542267095376 ДВИЖЕНИЕ, ПЕРЕМЕЩЕНИЕ\n",
      "0.21784698084743057 СМЕЯТЬСЯ (ИЗДАВАТЬ СМЕХ)\n",
      "0.19409141918335493 ПЛЕСКАТЬСЯ В ВОДЕ\n",
      "0.1325509436427577 РАЗРАЗИТЬСЯ (БУРНО ВЫРАЗИТЬ)\n",
      "0.11629879019881803 БОЛТАТЬ, ЧЕСАТЬ ЯЗЫКОМ\n",
      "0.11420901282482374 УДАРИТЬ, НАНЕСТИ УДАР\n",
      "0.11343697413233847 ШЕВЕЛИТЬ ЧАСТЬЮ ТЕЛА\n",
      "0.11267866978103516 КРИЧАТЬ, ИЗДАВАТЬ КРИК\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for sid, score in votes.most_common(10):\n",
    "    print(score,  wn[sid].title)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Найди лишнее \n",
    "ДИВАН, ШКАФ, ЛАМПА, СТОЛ"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import math\n",
    "\n",
    "\n",
    "def get_all_hypernyms(wn, word, max_level=100):\n",
    "    \"\"\" Return dict of all hypernyms of a word and their distances \"\"\"\n",
    "    front = [sense.synset for sense in wn.get_senses(word)]\n",
    "    levels = {}\n",
    "    for level in range(max_level):\n",
    "        if not front:\n",
    "            break\n",
    "        new_front = []\n",
    "        for synset in front:\n",
    "            if synset.id not in levels:\n",
    "                levels[synset.id] = level\n",
    "                new_front.extend(synset.hypernyms)\n",
    "        front = new_front\n",
    "    return levels\n",
    "\n",
    "def get_closest_common(levels1, levels2):\n",
    "    \"\"\" Find the closest common hypernym and sum of distances to it\"\"\"\n",
    "    result = None\n",
    "    result_distance = math.inf\n",
    "    for id, distance in levels1.items():\n",
    "        if id in levels2:\n",
    "            total = distance + levels2[id]\n",
    "            if total < result_distance:\n",
    "                result_distance = total\n",
    "                result = id\n",
    "    return result, result_distance"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\t\t ДИВАН\tШКАФ\tЛАМПА\tСТОЛ\n",
      "ДИВАН\t0\t\t3\t\t10\t\t3\t\t\n",
      "ШКАФ\t3\t\t0\t\t5\t\t2\t\t\n",
      "ЛАМПА\t10\t\t5\t\t0\t\t7\t\t\n",
      "СТОЛ\t3\t\t2\t\t7\t\t0\t\t\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "words = ['ДИВАН', 'ШКАФ', 'ЛАМПА', 'СТОЛ']\n",
    "print('\\t\\t', '\\t'.join(words))\n",
    "for w1 in words:\n",
    "    print(w1, end='\\t')\n",
    "    for w2 in words:\n",
    "        n, d = get_closest_common(get_all_hypernyms(wn, w1), get_all_hypernyms(wn, w2))\n",
    "        print(d, end='\\t\\t')\n",
    "    print()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "5 106555-N ТЕХНИЧЕСКОЕ УСТРОЙСТВО\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "name, distance = get_closest_common(get_all_hypernyms(wn, 'лампа'), get_all_hypernyms(wn, 'шкаф'))\n",
    "print(distance, name, wn[name].title)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "128561-N 0 Synset(id=\"128561-N\", title=\"ОСВЕТИТЕЛЬНЫЙ ПРИБОР\")\n",
      "8785-N 0 Synset(id=\"8785-N\", title=\"ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ ЛАМПА\")\n",
      "107646-N 1 Synset(id=\"107646-N\", title=\"ИСТОЧНИК ОСВЕЩЕНИЯ\")\n",
      "4222-N 1 Synset(id=\"4222-N\", title=\"СВЕТОТЕХНИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ\")\n",
      "106488-N 2 Synset(id=\"106488-N\", title=\"ИСХОДНЫЙ ПУНКТ\")\n",
      "2070-N 2 Synset(id=\"2070-N\", title=\"ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ\")\n",
      "106613-N 3 Synset(id=\"106613-N\", title=\"РОЛЬ, ПОЛОЖЕНИЕ, МЕСТО\")\n",
      "149201-N 3 Synset(id=\"149201-N\", title=\"ИНЖЕНЕРНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ\")\n",
      "106555-N 4 Synset(id=\"106555-N\", title=\"ТЕХНИЧЕСКОЕ УСТРОЙСТВО\")\n",
      "1320-N 4 Synset(id=\"1320-N\", title=\"ОБОРУДОВАНИЕ\")\n",
      "106553-N 5 Synset(id=\"106553-N\", title=\"ПРИСПОСОБЛЕНИЕ, ИНСТРУМЕНТ\")\n",
      "106554-N 6 Synset(id=\"106554-N\", title=\"ПРЕДМЕТ, ВЕЩЬ\")\n",
      "147133-N 7 Synset(id=\"147133-N\", title=\"ФИЗИЧЕСКИЙ ОБЪЕКТ\")\n",
      "147134-N 8 Synset(id=\"147134-N\", title=\"ФИЗИЧЕСКАЯ СУЩНОСТЬ\")\n",
      "153782-N 9 Synset(id=\"153782-N\", title=\"ПОСТОЯННАЯ СУЩНОСТЬ\")\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for k, v in get_all_hypernyms(wn, 'лампа').items():\n",
    "    print(k, v, wn[k])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 44,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Synset(id=\"106555-N\", title=\"ТЕХНИЧЕСКОЕ УСТРОЙСТВО\"),\n",
       " Synset(id=\"1320-N\", title=\"ОБОРУДОВАНИЕ\")]"
      ]
     },
     "execution_count": 44,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "wn[\"149201-N\"].hypernyms"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "107294-N 0 Synset(id=\"107294-N\", title=\"СТОЛ\")\n",
      "146834-N 0 Synset(id=\"146834-N\", title=\"СТОЛ ДЛЯ ЕДЫ\")\n",
      "106554-N 1 Synset(id=\"106554-N\", title=\"ПРЕДМЕТ, ВЕЩЬ\")\n",
      "1253-N 1 Synset(id=\"1253-N\", title=\"МЕБЕЛЬ\")\n",
      "147133-N 2 Synset(id=\"147133-N\", title=\"ФИЗИЧЕСКИЙ ОБЪЕКТ\")\n",
      "130019-N 2 Synset(id=\"130019-N\", title=\"НЕПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЕ ТОВАРЫ\")\n",
      "146828-N 2 Synset(id=\"146828-N\", title=\"ПРЕДМЕТ ИНТЕРЬЕРА\")\n",
      "9059-N 2 Synset(id=\"9059-N\", title=\"ПРОДУКЦИЯ ДЕРЕВООБРАБОТКИ\")\n",
      "147134-N 3 Synset(id=\"147134-N\", title=\"ФИЗИЧЕСКАЯ СУЩНОСТЬ\")\n",
      "1252-N 3 Synset(id=\"1252-N\", title=\"ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЕ ТОВАРЫ\")\n",
      "56-N 3 Synset(id=\"56-N\", title=\"ПРОМЫШЛЕННАЯ ПРОДУКЦИЯ\")\n",
      "562-N 3 Synset(id=\"562-N\", title=\"ТОВАР\")\n",
      "106507-N 3 Synset(id=\"106507-N\", title=\"ПРОДУКТ ПРОИЗВОДСТВА\")\n",
      "153782-N 4 Synset(id=\"153782-N\", title=\"ПОСТОЯННАЯ СУЩНОСТЬ\")\n",
      "106505-N 4 Synset(id=\"106505-N\", title=\"ПРОДУКТ ТРУДА\")\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for k, v in get_all_hypernyms(wn, 'стол').items():\n",
    "    print(k, v, wn[k])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Word sense disambiguation "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "зАмок или замОк ?\n",
    "\n",
    "Примитивный алгоритм: для каждого значения находим синонимы и проверяем, какие ближе по fasttext-эмбеддингу к словам контекста.\n",
    "\n",
    "Для верности, стоило бы кроме синонимов взять ещё и ко-гипонимы. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 50,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import razdel"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 59,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "context = '''Сначала шов слегка уплотняем молоточком, затем прочеканиваем на нём замок \n",
    "― бороздку, называемую \"зигом\", которая будет препятствовать расхождению шва при дальнейшем его уплотнении.'''\n",
    "word = 'замок'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 73,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{0.42644112415415647: Synset(id=\"126228-N\", title=\"СРЕДНЕВЕКОВЫЙ ЗАМОК\"),\n",
       " 0.48645881572125504: Synset(id=\"114707-N\", title=\"ЗАМОК ДЛЯ ЗАПИРАНИЯ\")}"
      ]
     },
     "execution_count": 73,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "def disambiguate(word, context):\n",
    "    candidates = [s.synset for s in wn[word]]\n",
    "    text_vector = vectorize(' '.join(t.text for t in razdel.tokenize(context) if t.text != word))\n",
    "    candidate_vectors = [\n",
    "        vectorize(' '.join(w for s in c.senses for w in s.name.lower().split() if name != word))\n",
    "        for c in candidates\n",
    "    ]\n",
    "    scores = [np.dot(text_vector, v) for v in candidate_vectors]\n",
    "    return dict(zip(scores, candidates))\n",
    "\n",
    "disambiguate(word, context)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 74,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{0.503628168496375: Synset(id=\"126228-N\", title=\"СРЕДНЕВЕКОВЫЙ ЗАМОК\"),\n",
       " 0.43922931199345167: Synset(id=\"114707-N\", title=\"ЗАМОК ДЛЯ ЗАПИРАНИЯ\")}"
      ]
     },
     "execution_count": 74,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "context = '''Издали видны королевский замок Вавель и кафедральный собор Святых Вацлава и Станислава \n",
    "― настоящие шедевры зодчества.'''\n",
    "disambiguate(word, context)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.9"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}