Question

我有两个从wordnet.synsets（）生成的同义词列表：

＆＃13;

import numpy as np
import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
import pandas as pd

#convert tag to the one used by wordnet
def convert_tag(tag):
    tag_dict = {'N': 'n', 'J': 'a', 'R': 'r', 'V': 'v'}
    try:
        return tag_dict[tag[0]]
    except KeyError:
        return None

#define a function to find synset reference
def doc_to_synsets(doc):
    token = nltk.word_tokenize(doc)
    tag = nltk.pos_tag(token)
    wordnet_tag = convert_tag(tag)
    syns = [wn.synsets(token, wordnet_tag) for token in nltk.word_tokenize(doc)]
    syns_list = [token[0] for token in syns if token]
    
    return syns_list

#convert two example text documents
doc1 = 'This is a test function.'
doc2 = 'Use this function to check if the code in doc_to_synsets is correct!'

s1 = doc_to_synsets(doc1)
s2 = doc_to_synsets(doc2)

＆＃13;

我正在尝试编写一个函数来查找s2中具有最大路径相似性的synset＆＃39; s1中每个synset的得分。因此，对于包含4个唯一同义词集的s1，该函数应该返回4个路径相似度分数，我将从中转换为pandas Series对象以便于计算。

到目前为止，我一直在研究以下代码

＆＃13;

def similarity_score(s1, s2):
    list = []
    for word1 in s1:
        best = max(wn.path_similarity(word1, word2) for word2 in s2)
        list.append(best)
        
    return list

＆＃13;

但是，它只返回一个没有任何值的空列表。

[]

有人会关心我的for循环有什么问题吗？或许可以启发我这个问题？

谢谢。

Answer 1

我删除了“Sysnet”类引用，因为我没有那个类，并且它与评分目的无关。分数函数被抽象出来，因此您可以随意定义它。我采取了一个非常简单的规则。它比较了.分隔符划分的每个位置，看它们是否相等。如果是，则分数增加。例如，在s1中，与be.v.01相比，be.f.02得分为1，因为前缀匹配。如果我们将其与be.v.02进行比较，我们将得分为2，等等。

s1 = [('be.v.01'),
('angstrom.n.01'),
('function.n.01'),
('trial.n.02')]

s2 = [('use.n.01'),
('function.n.01'),
('see.n.01'),
('code.n.01'),
('inch.n.01'),
('be.v.01'),
('correct.v.01')]

def score(s1,s2):
    score = 0
    for x,y in zip(s1.split('.'),s2.split('.')): 
        if x == y: 
            score += 1 
    return score

closest = [] # list of [target,best_match]

for sysnet1 in s1:
    max_score = 0
    best = None
    for sysnet2 in s2:
        cur_score = score(sysnet1,sysnet2)
        if cur_score > max_score:
            max_score = cur_score
            best = sysnet2
    closest.append([sysnet1,best])


print(closest)

计算路径相似度得分和列表理解问题

1 个答案: