如何从nltk WordNet Python中获取同义词

Question

WordNet很棒，但我很难在nltk中获取同义词。如果您搜索类似于here这样的单词'small'，它会显示所有同义词。

基本上我只需要知道以下内容：wn.synsets('word')[i].option()哪里的选项可以是上位词和反义词，但获取同义词的选项是什么？

Answer 1

如果你想要synset中的同义词（也就是构成集合的lemmas），你可以使用lemma_names()获取它们：

>>> for ss in wn.synsets('small'):
>>>     print(ss.name(), ss.lemma_names())

small.n.01 ['small']
small.n.02 ['small']
small.a.01 ['small', 'little']
minor.s.10 ['minor', 'modest', 'small', 'small-scale', 'pocket-size',  'pocket-sized']
little.s.03 ['little', 'small']
small.s.04 ['small']
humble.s.01 ['humble', 'low', 'lowly', 'modest', 'small']    
...

Answer 2

您可以使用wordnet.synset和lemmas来获取所有同义词：

例如：

from itertools import chain
from nltk.corpus import wordnet

synonyms = wordnet.synsets(text)
lemmas = set(chain.from_iterable([word.lemma_names() for word in synonyms]))

演示：

>>> synonyms = wordnet.synsets('change')
>>> set(chain.from_iterable([word.lemma_names() for word in synonyms]))
set([u'interchange', u'convert', u'variety', u'vary', u'exchange', u'modify', u'alteration', u'switch', u'commute', u'shift', u'modification', u'deepen', u'transfer', u'alter', u'change'])

Answer 3

你已经有了同义词。这就是Synset。

>>> wn.synsets('small')
[Synset('small.n.01'),
 Synset('small.n.02'),
 Synset('small.a.01'),
 Synset('minor.s.10'),
 Synset('little.s.03'),
 Synset('small.s.04'),
 Synset('humble.s.01'),
 Synset('little.s.07'),
 Synset('little.s.05'),
 Synset('small.s.08'),
 Synset('modest.s.02'),
 Synset('belittled.s.01'),
 Synset('small.r.01')]

这是Web界面为您提供的顶级条目列表。

如果你也想要“类似于”列表，那就和同义词不同。为此，你在每个similar_tos()上调用Synset。

因此，要显示与网站相同的信息，请从以下内容开始：

for ss in wn.synsets('small'):
    print(ss)
    for sim in ss.similar_tos():
        print('    {}'.format(sim))

当然，该网站还为两个级别的每个synset打印词性（sim.pos），列表（sim.lemma_names），定义（sim.definition）和示例（sim.examples）。它通过词性对它们进行分组，并添加到您可以遵循的其他内容的链接中，等等。但这应该足以让你开始。

Answer 4

打印给定单词同义词的最简单程序

from nltk.corpus import wordnet

for syn in wordnet.synsets("good"):
    for name in syn.lemma_names():
        print(name)

Answer 5

这对我有用

wordnet.synsets('change')[0].hypernyms()[0].lemma_names()