一种特殊的自然语言实践是使用WordNet计算两个词之间的相似度。我用以下python代码开始我的问题:fromnltk.corpusimportwordnetsport=wordnet.synsets("sport")[0]badminton=wordnet.synsets("badminton")[0]print(sport.wup_similarity(badminton))我们将得到0.8421现在如果我按如下方式查找“haha”和“lol”怎么办:haha=wordnet.synsets("haha")lol=wordnet.synsets("lol")print(haha)
例如……鸡是一种动物。卷饼是一种食物。WordNet允许您执行“is-a”...层次结构功能。但是，我怎么知道什么时候停止爬树呢？我想要一个等级。这是一致的。例如，如果出现一堆单词，我希望wordNet对所有单词进行分类，但在一定级别上，所以它不会太高。将“卷饼”归类为“东西”过于宽泛，而“墨西哥卷饼”则过于具体。我想上升或下降..直到正确的级别。 最佳答案 WordNet是词典而不是本体，因此“级别”并不适用。有SUMO，如果你想要一个有向格而不是网络，这是一个与WordNet相关的上层本体。对于某些领域，SUMO的中级本体可能是
我已经下载了最新版本的WordNet3.0。我找不到关于如何在python中使用它的正确文档。NLTK有wordnet3.0吗？我已经在nltk中使用了旧版本的wordnet。请帮帮我。 最佳答案 没有，好像NLTK只支持3.0。如果我这样做，我会选择使用3.0JavaAPI到Jython或者使用subprocess生成wn可执行文件模块。如果我需要与广泛的现有代码库集成，我会倾向于后一种方法。不幸的是，这意味着要做的工作在NLTK中的future3.0实现将会过时，但好吧-这就是生活。
我正在尝试使用Python中的Wordnet从动词中获取名词。我希望能够得到:从动词“创造”到名词“创造者”，'funded'=>'funder'VerbX=>NounYY指的是一个人我已经能够在另一边做到这一点:NounY=>VerbXimportnltkasnltkfromnltk.corpusimportwordnetaswnlem=wn.lemmas('creation')printlemrelated_forms=lem[0].derivationally_related_forms()printrelated_forms这是给定的输出[Lemma('creation.n.0
有没有办法通过NLTK从同义词集中捕获WordNet选择限制(例如+animate、+human等)？或者是否有任何其他方式提供有关同义词集的语义信息？我能得到的最接近它的是上位词关系。 最佳答案 这取决于你的“选择限制”是什么，或者我称之为语义特征，因为在经典语义中，存在着一个概念的世界，为了比较我们必须找到的概念区分特征(即用于区分概念的特征)和相似特征(即相似概念的特征，并强调区分它们的必要性)例如:Manis[+HUMAN],[+MALE],[+ADULT]Womanis[+HUMAN],[-MALE],[+ADULT][+
我想在Python中执行以下操作(我有NLTK库，但我不太会用Python，所以我用奇怪的伪代码编写了以下内容):fromnltk.corpusimportwordnetaswn#ImporttheWordNetlibraryforeachadjectiveasadjinwn#Getalladjectivesfromthewordnetdictionaryprintadj&antonym#Listallantonymsforeachadjectiveoncelistiscompletethenexporttotxtfile这样我就可以生成一个完整的形容词反义词词典。我认为它应该是可行的
我有一个wordnet中所有名词的列表，现在我想只留下作为车辆的词并删除其余的词。我该怎么做？下面是我想做的伪代码，但我不知道如何让它工作forwordinwordlist:ifnot"vehicle"inwn.synsets(word):wordlist.remove(word) 最佳答案 fromnltk.corpusimportwordnetaswnvehicle=wn.synset('vehicle.n.01')typesOfVehicles=list(set([wforsinvehicle.closure(lambdas:
我是NLP和NLTK的初学者。我无法理解wordnet中引理和同义词集之间的确切区别，因为两者产生的输出几乎相同。例如，对于单词cake，它会产生此输出。lemmas:[Lemma('cake.n.01.cake'),Lemma('patty.n.01.cake'),Lemma('cake.n.03.cake'),Lemma('coat.v.03.cake')]synsets:[Synset('cake.n.01'),Synset('patty.n.01'),Synset('cake.n.03'),Synset('coat.v.03')]请帮助我理解这个概念。谢谢。
我想导入wordnet字典，但是当我导入字典形式wordnet时，我看到这个错误:forlinopen(WNSEARCHDIR+'/lexnames').readlines():IOError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'C:\\ProgramFiles\\WordNet\\2.0\\dict/lexnames'我在这个目录下安装了wordnet2.1但我无法导入请帮我解决这个问题importnltkfromnltkimport*fromnltk.corpusimportwordnetfromwordnetimportDictionaryprint'-
我有一个WordNet同义词集偏移量(例如id="n#05576222")。鉴于此偏移量，我如何使用Python获取同义词集？ 最佳答案 从NLTK3.2.3开始，有一个公共(public)方法可以执行此操作:wordnet.synset_from_pos_and_offset(pos,offset)在早期版本中，您可以使用:wordnet._synset_from_pos_and_offset(pos,offset)这会根据它的POS和偏移量ID返回一个同义词集。我认为此方法仅在NLTK3.0中可用，但我不确定。例子:fromnl
