我正在做一个NLP项目，我需要识别句子中的概念以找到其他类似的概念。我这样做是为了从我已有的列表中推断单词效价。我开始使用WordNet，但它给出了许多相互矛盾的结果。通过相互矛盾的结果，我指的是具有矛盾效价的单词扩展。
所以现在我正在研究ConceptNet和OpenCyc。我已经实现了ConceptNet，这一切都非常简单，我喜欢它。问题是OpenCyc似乎有一个更大，逻辑更严格的数据库，当我在WordNet上发现这么多“矛盾”时这很重要......但我不知道因为我没有尝试过。
有人能告诉我是否值得通过（相当于我）实施OpenCyc的努力，或者ConceptNet是否足以推断单词效价？它们有什么不同吗？
如果需要，我会很乐意进一步解释自己。试着暂时保持简短！
谢谢！
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这不值得努力。 ConceptNet更好，更容易处理。
当我使用ConceptNet时，需要下载一个sqlite数据库和一个python模块来访问其中的关系。对于OpenCyc来说，这是一个更大的下载，并且必须通过一个需要很长时间才能加载并使用大量内存的Web服务器进行设置。事情可能已经发生了变化，但这是我的经历。