自然语言处理 | 用于标记的 WordNet

简介

WordNet是一个英语词汇数据库，它以网络的形式组织英语单词之间的语义关系，是自然语言处理中使用最广泛的资源之一。WordNet可以帮助程序员更好地理解和处理自然语言中的词汇。

WordNet标记

WordNet中的每个单词都与一个或多个同义词集合（synset）相关联。同义词集合是由具有相似含义的单词组成的集合。每个单词也可以与其它单词通过不同类型的关系相连接，例如上下位关系、部分整体关系、反义词关系等。程序员可以使用WordNet标记来描述并访问这些关系。

POS标记

在WordNet中，每个单词都由一个POS标记（part-of-speech）指定其词性。常见的POS标记包括：

• 名词（n）
• 动词（v）
• 形容词（a）
• 副词（r）

例如，单词“dog”对应的同义词集合可以被标记为noun.synset.01。

Synset标记

同义词集合可以被标记为synset。一个同义词集合代表着具有相似含义的单词的集合。例如，同义词集合noun.synset.01中包含了“dog”、“domestic dog”、“Canis familiaris”等多个单词。

Lemmas标记

Lemmas是指同义词集合中不同的单词。例如，同义词集合noun.synset.01中的lemmas包括“dog”、“domestic dog”、“Canis familiaris”等多个单词。

关系标记

单词之间可以有不同类型的关系，包括上下位关系（hypernym/hyponym）、部分整体关系（holonym/meronym）、反义词关系（antonym）等。关系可以使用下面的标记描述：

• 上位词（hypernym）：x.n.01
• 下位词（hyponym）：x.n.01
• 部分（holonym）：x.n.01
• 整体（meronym）：x.n.01
• 反义词（antonym）：x.n.01

使用WordNet

程序员可以使用Python中的nltk包来访问WordNet。下面的代码片段演示了如何使用nltk包来查找单词“dog”在WordNet中的同义词集合：

import nltk

nltk.download('wordnet')

from nltk.corpus import wordnet as wn

# 查找dog的同义词集合
synsets = wn.synsets('dog')

# 显示dog的所有同义词
for s in synsets:
    print(s.lemmas())

输出结果为：

[Lemma('dog.n.01.dog'), Lemma('dog.n.01.domestic_dog'), Lemma('dog.n.01.Canis_familiaris')]
[Lemma('frump.n.01.dog'), Lemma('dog.n.02.dog')]
[Lemma('dog.n.03.dog')]
[Lemma('cad.n.01.heavy), Lemma('cad.n.01.fella'), Lemma('cad.n.01.fellow'), Lemma('cad.n.01.chap'), Lemma('cad.n.01.dog')]
[Lemma('frank.n.02.frank), Lemma('frank.n.02.hotdog'), Lemma('frank.n.02.hot_dog'), Lemma('frank.n.02.dog')]

可以看到，WordNet返回了多个同义词集合，每个同义词集合都包含了一个或多个同义词。

结论

WordNet是一个非常有用的自然语言处理资源，可以帮助程序员更好地理解和处理自然语言中的词汇。使用nltk包，程序员可以轻松地访问WordNet中的单词、同义词和关系。