[我正在研究一个NLP项目,现在,我坚持要检测某些不是“标准”形式(例如动词,形容词,名词)的短语的反义词,而不是现在分词,过去紧张或类似的事情。例如,如果我有短语“到达”或“到达”,则需要将其转换为“到达”。同样,“来”应为“来”。最后,“不满意”应为“不满意”。谁能帮我这个忙吗?我已经用Python在NLTK中尝试了几种词干提取器和lemmanizers,但无济于事。它们中的大多数不能产生正确的根。我也考虑过ConceptNet语义网络和其他字典API,但对于我所需要的来说似乎太复杂了。任何建议都是有帮助的。谢谢!
如果知道要使用有限的集合,则可以创建字典。
示例:
look_up = {'arriving' : 'arrive',
'arrived' : 'arrive',
'came' : 'come',
'dissatisfied' : 'dissatisfy'}
test = 'arrived'
print (look_up [test])