Question

我已经完成了从wordnet获取同义词的代码，它提供了每个单词的同义词的完整列表。所以，我希望我的代码根据句子从同义词列表中选择适当的同义词。

例如：句子是：“我是他的哥哥”，我必须根据这句话找出每个单词的最佳同义词。

让我们选择“较旧”。 Wordnet将为“较旧”提供同义词列表：

['elder'，'onetime'，'former'，'sr。'，'one-time'，'erstwhile'，'honest-to-god'，'old'，'Old'， '以前'，'肯定够'，'老'，'高级'，'老'，'有时'，'诚实到善'，'quondam'，'老人']

从列表中，基于这句话的最佳同义词是'elder'，所以应该选择它。

我该怎么做？

获取同义词的代码：

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.corpus import wordnet as wn

def tag(sentence):
 words = word_tokenize(sentence)
 words = pos_tag(words)
 return words

def paraphraseable(tag):
 return tag.startswith('NN') or tag == 'VB' or tag.startswith('JJ')

def pos(tag):
 if tag.startswith('NN'):
  return wn.NOUN
 elif tag.startswith('V'):
  return wn.VERB

def synonyms(word, tag):
    lemma_lists = [ss.lemmas() for ss in wn.synsets(word, pos(tag))]
    lemmas = [lemma.name() for lemma in sum(lemma_lists, [])]
    return set(lemmas)

def synonymIfExists(sentence):
 for (word, t) in tag(sentence):
   if paraphraseable(t):
    syns = synonyms(word, t)
    if syns:
     if len(syns) > 1:
      yield [word, list(syns)]
      continue
   yield [word, []]

def paraphrase(sentence):
 return [x for x in synonymIfExists(sentence)]
get=[]
get=paraphrase("I am his older brother")
print("paraphrase",get)

Answer 1

列出了synsets中的同义词，无论它们在自然语言和给定上下文中的出现频率如何。为了更好地探索这两个缺失区域，我会选择双向预测模型，并检查synset中的哪些单词出现在您想要替换它的话语左侧上下文旁边。同样，您可以探索正确的上下文好的和/或更长的背景。

另一种（更简单的）方法是基于来自足够大的语料库的词频将频率顺序引入WordNet。假设语料库中出现的频率是对同义词的感知适用性的正确暗示。

使用wordnet获得句子中单词的最佳同义词

1 个答案: