我正在使用WordNet 3.0。 我想知道如何找到WordNet層次結構中兩個synsets之間的語義關係。 如在給定的兩個詞作爲輸入,我想找到它們之間的關係,即它們是否是同義詞,下位詞 - 上位詞等。如何查找WordNet中兩個同義詞之間的語義關係
是否有python或perl模塊來實現這個?
我正在使用WordNet 3.0。 我想知道如何找到WordNet層次結構中兩個synsets之間的語義關係。 如在給定的兩個詞作爲輸入,我想找到它們之間的關係,即它們是否是同義詞,下位詞 - 上位詞等。如何查找WordNet中兩個同義詞之間的語義關係
是否有python或perl模塊來實現這個?
NLTK是Python最常用的NLP庫。 所描述的操作是這樣的:
from nltk.corpus import wordnet
house = wordnet.synset('house.n.01')
station = wordnet.synset('station.n.01')
,那麼你可以使用類Synset的方法是這樣的:
taxonomy_distance = house.shortest_path_distance(station)
,以發現他們是否是同義詞:
common_lemmas = len(set(house.lemma_names).intersection(set(station.lemma_names)))
這將返回兩組中通用引理的數量。
您也可以使用像Neo4j這樣的圖形數據庫加載wordnet數據集並查找其節點之間的最短路徑,這是一個討論的問題here。
我在'shortest_path_distance'上收到錯誤。我正在重新檢查我的代碼... –
使用Python NLTK:
>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>>
>>> synset1 = wn.synset('adornment.n.01')
>>> synset2 = wn.synset('jewelry.n.01')
>>>
>>> synset1.lowest_common_hypernyms(synset2)
[Synset('adornment.n.01')]
>>>
>>> synset1.hyponyms()
[Synset('frill.n.03'), Synset('rosette.n.01'), Synset('frontlet.n.01'), Synset('cordon.n.03'), Synset('fob.n.02'), Synset('beauty_spot.n.01'), Synset('sequin.n.01'), Synset('war_paint.n.01'), Synset('boutonniere.n.01'), Synset('trimming.n.02'), Synset('pendant.n.01'), Synset('pompon.n.01'), Synset('band.n.04'), Synset('bangle.n.02'), Synset('jewelry.n.01'), Synset('epaulet.n.01'), Synset('circlet.n.02'), Synset('frog.n.03'), Synset('tassel.n.01'), Synset('plume.n.02'), Synset('pectoral.n.02')]
>>> synset2.hypernyms()
[Synset('adornment.n.01')]
要獲取同義詞:
>>> def lemmas_in_all_synsets(keyword):
... lemmas=[]
... for synset in wn.synsets(keyword):
... for lemma in synset.lemmas:
... lemmas.append(lemma)
... return lemmas
...
>>> lemmas_in_all_synsets('station')
[Lemma('station.n.01.station'), Lemma('place.n.10.place'), Lemma('place.n.10.sta
tion'), Lemma('station.n.03.station'), Lemma('post.n.01.post'), Lemma('post.n.01
.station'), Lemma('station.n.05.station'), Lemma('station.v.01.station'), Lemma(
'station.v.01.post'), Lemma('station.v.01.send'), Lemma('station.v.01.place')]
這適用於Python 2.7的NLTK。 –
您正在使用哪個庫?對於哪種人類語言? – Jacopofar
@Jackopo:英語 – nish