我需要根据单词的含义为相似的单词开发聚类。例如，我想将“苹果”与“水果”，“香蕉”，“蜜饯”放在同一群集中。
是否有一些像这样的词典软件包，还是由我自己创建集群？
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Google的自然语言处理api可能会有所帮助。这里是一个链接：https://cloud.google.com/natural-language/。可以在网站上直接进行演示，因此您可以查看是否正在寻找它。
答案 1 :(得分：0)
有许多预训练的模型供您下载，它们是词干的向量表示形式。一个流行的选择是Google的预训练的300维Word2Vec模型，可以从以下位置下载：
https://drive.google.com/file/d/0B7XkCwpI5KDYNlNUTTlSS21pQmM/edit
并加载（解压缩后）：
import gensim
model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
此模型相当大，但确实可以满足您的需求。如果您只对单词的一个子集感兴趣，建议您仅从模型中提取这些单词，并将其坐标存储在DataFrame中，以备以后（更快）使用。
对于其他型号，请参见以下内容：