句子相似性 - 如何使用WordNet计算子母体的深度？

Question

我尝试建立一个工具来计算两个单词之间的相似性，我发现曼彻斯特城市大学有一个公式如下：

到目前为止，我仍然很困惑如何在分层语义网中获得h，这是潜水员的深度。 根据我的理解，h是从顶部单词到某个单词的路径长度，作为作者的参考，顶部单词是＆＃39; entity＆＃39;对于NOUN。 但是ADJ，ADV，VERB等另一种词怎么样？ 如果我们已经有了顶级单词，我们如何列出从它到我们需要计算的单词的路径

该论文位于以下链接：https://www.researchgate.net/profile/Keeley_Crockett/publication/232645326_Sentence_Similarity_Based_on_Semantic_Nets_and_Corpus_Statistics/links/0deec51b8db68f19fa000000.pdf

真的很感激任何答案。 感谢

Answer 1

每当我试图理解Wordnet层次结构时，我发现某些东西会使我之前假设的一切无效:) 关于相似之处，如果您使用的是Python和NLTK，我建议您使用提供的相似性度量标准，如果没有，那么这些可能是了解事情如何运作的良好开端。

在此链接中，向下滚动至相似性： http://www.nltk.org/howto/wordnet.html

Answer 2

我想添加更多我刚刚发现的细节。 这些细节足以供我搜索，但可能与上述问题不完全相同，但我认为我需要分享给将来需要它的人。

1. ＆＃39;实体＆＃39;不仅是名词的根，也是任何词的根，即使它是VERB，ADJ，ADV .......

   • 单词的完整路径＆＃39; kiss＆＃39;： ROOT ＃n＃1＆lt;实体＃n＃1＆lt;抽象＃n＃6＆lt; psychological_feature＃n＃1＆lt;事件＃n＃1＆lt;行为＃n＃2＆lt;触摸＃n＃5＆lt;吻＃N＃1
   • 单词的完整路径＆＃39; ROOT ＃n＃1＆lt;实体＃n＃1＆lt;抽象＃n＃6＆lt; psychological_feature＃n＃1＆lt;事件＃n＃1＆lt;行为＃n＃2＆lt; speech_act＃n＃1＆lt;异议#n＃2＆lt;踢＃N＃4
2. 要计算任何单词的深度，我们需要从头开始计算单词（＆＃39; entity＆＃39;）并基于Word Net分层数据库。

回到上面的例子，h（＆＃39; kiss＆＃39;＆＃39; kick＆＃39;）的subummer的长度是6，这是从顶部树节点根到单词＆ ＃39;动作＆＃39;