NLPPython筆記——WordNet

WordNet是一種面向語義的英語詞典，由Princeton大學的心理學家、語言學家和計算機工程師聯合設計。它不是光把單詞以字母順序排列，而且按照單詞的意義組成一個“單詞的網絡”。

NLTK庫中包含了英語WordNet，里面共有155287個詞以及117659個同義詞集合。常用操作如下：

1. 加載wordnet

from nltk.corpus import wordnet as wn

2. 得到同義詞集

wn.synsets('motorcar')

3. 同義詞集的詞條

wn.synset('car.n.01').lemmas()

4. 同義詞集的詞條名

wn.synset('car.n.01').lemma_names()

5. 同義詞集的定義

wn.synset('car.n.01').definition()

6. 同義詞集的使用例句

wn.synset('car.n.01').examples()

7. 同義詞集的上位詞

wn.synset('car.n.01').hypernyms()

8. 同義詞集的下位詞

wn.synset('car.n.01').hyponyms()

9. 同義詞集的蘊含關系

wn.synset('walk.v.1').entailments()

10. 同義詞集中詞條的反義詞

wn.lemma('supply.n.02.supply').antonyms()

11. 同義詞集的深度

使用synset對象的min_depth方法來量化對象的普遍性概念，原理上其實在查找對象在層次結構所在的層次。

wn.synset('car.n.01').min_depth()

12. 兩同義詞集的相似度

使用synset對象的path_similarity方法可以測量兩個同義詞集間的路徑長短，值得范圍是0到1。路徑越長，值越小；路徑越短，值越大。兩者之間沒有路徑時返回-1，與自身比較時返回1。

wn.synset('car.n.01').path_similarity(wn.synset('car.n.02'))

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