自然语言处理 | WuPalmer – WordNet 相似度

简介

WuPalmer是衡量两个词语相似度的一种方法，使用了WordNet这个英语词典，它是使用左右信息最短路径来计算两个单词的相似度。WuPalmer相似度越大，表示两个单词语义越接近。在自然语言处理中，WuPalmer方法常被用来解决词义消歧（word sense disambiguation）问题。

使用方法

首先需要安装Python NLTK和WordNet词典，可以通过以下命令安装：

import nltk
nltk.download('wordnet')

然后可以使用如下代码片段计算两个单词之间的相似度：

from nltk.corpus import wordnet

def wup_similarity(word1, word2):
    synset1 = wordnet.synset(word1 + '.' + wordnet.synsets(word1)[0].pos() + '.01')
    synset2 = wordnet.synset(word2 + '.' + wordnet.synsets(word2)[0].pos() + '.01')
    return synset1.wup_similarity(synset2)

其中，word1和word2为需要比较相似度的两个单词，函数返回值为相似度。需要注意的是，WordNet只提供了名词、动词、形容词和副词的同义词集，所以需要根据单词的词性来选择相应的synset。代码中我们选择了同一词性的第一个synset进行比较。如果需要比较不同词性单词之间的相似度，可以考虑使用其他的方法。

示例

>>> wup_similarity('dog', 'cat')
0.8571428571428571
>>> wup_similarity('cat', 'car')
0.32
>>> wup_similarity('cup', 'glass')
0.9090909090909091

总结

WuPalmer方法是自然语言处理中常用的计算两个单词相似度的方法之一，使用WordNet词典。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的相似度计算方法。