Python：NLTK中的形容詞Synsets

Question

NLTK中是否有一種方法能夠找到描述該詞的某些形容詞屬性？例如，如果我輸入「摩天大樓」一詞，就會出現諸如「高」，「結構化」等屬性。反過來，我更感興趣，如果我輸入單詞'tall'，那麼它會列出與其他單詞的語義關係。

我相信在NLTK的屬性的方法是爲這個，但它不工作，我特別上述的方式，這是我使用它的代碼：

from nltk.corpus import wordnet as wn 
synsets = wn.synsets('skyscraper') 
print[str(syns.attributes()) for syns in synsets] 

我我嘗試過使用part_meronyms和attributes方法，但是這並不總是導致一個單詞的形容詞屬性。我知道其他Python工具可以讓我做到這一點，但我寧願只使用NLTK。

Answer 1

使用純粹的NLTK，你可以通過兩個步驟來實現這個功能，包括你自己的功能。

基本思路

• 第1步：查找你的目標詞（「摩天樓」或「高」）
• 步驟2.對於那些搭配標識的形容詞一切有意義的搭配那是你感興趣的，解析POS來獲得語義關係。

對於第1步。此SO question on Scoring bigrams已確定是非常相關的。您必須調整BigramAssocMeasures以解決您的問題。 （它使用棕色主體，但可以使用其他許多人。）

對於第2步，你可以使用像pos_tag()甚至Tree.parse()有所收穫，你正在尋找你的目標形容詞的關聯。

對於（更簡單）和替代方法，this link有text.similar()這應該是相關的示例。

希望有所幫助。