wordnet词典怎么看

1、Wordnet是一个词典。每个词语(word)可能有多个不同的语义，对应不同的sense。而每个不同的语义（sense）又可能对应多个词，如topic和subject在某些情况下是同义的，一个sense中的多个消除了多义性的词语叫做lemma。例如，“publish”是一个word，它可能有多个sense：

2、在第一个sense中，print和publish都是lemma。Sense 1括号内的数字39表示publish以sense 1在某外部语料中出现的次数。显然，publish大多数时候以sense 1出现，很少以sense 3出现。

3、NLTK是python的一个自然语言处理工具，其中提供了访问wordnet各种功能的函数。下面简单列举一些常用功能：得到wordnet本身：from nltk.corpus import wordnet

4、获得一个词的所有sense，包括词语的各种变形的衡痕贤伎sense：wordnet.synsets('published')[S烤恤鹇灭ynset('print.v.01'),Synset('publish.v.02'),Synset('publish.v.03'),Synset('published.a.01'),Synset('promulgated.s.01')]得到synset的词性：>>>related.pos's'

5、得到一个sense的所有lemma：>>>wordnet.synsets('publish')[0].lemmas[Lemma('print.v.01.print'), Lemma('print.v.01.publish')]得到Lemma出现的次数：>>> wordnet.synsets('publish')[0].lemmas[1].count()39

6、在wordnet中，名词和动词被组织成了完整的层次式分类体系，因此可以通过计算两个衡痕贤伎sense在分类树中的距离，这个距离反应了它们的语义相椽榕硗巩似度：>>> x = wordnet.synsets('recommended')[-1]>>> y = wordnet.synsets('suggested')[-1]>>> x.shortest_path_distance(y)0形容词和副词的相似度计算方法：形容词和副词没有被组织成分类体系，所以不能用path_distance。>>> a = wordnet.synsets('beautiful')[0]>>> b = wordnet.synsets('good')[0]>>>a.shortest_path_distance(b)-1形容词和副词最有用的关系是similar to。>>> a = wordnet.synsets('glorious')[0]>>>a.similar_tos()[Synset('incandescent.s.02'),Synset('divine.s.06'),……]