method assoc sens <-> def

desambig.py

+import numpy as np
+from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
+
+def wsd(sens_vec, def_vec):
+    '''
+    Parameters
+    ----------
+    sens_vec: numpy.ndarray
+        Shape (n_sens, n_features)
+    def_vec: numpy.ndarray
+        Shape (n_def, n_features)
+
+    Returns
+    -------
+    numpy.ndarray
+        Shape (n_sens,)
+        Vecteur où pour chaque element 'n' à la position 's',
+        la 'n'-ième définition est la plus similaire au sens 's'
+    '''
+    sims = cosine_similarity(sens_vec, def_vec) #Shape (n_sens, n_def)
+    return np.argmax(sims, axis=1) #Shape (n_sens,)
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