我正在为hindi WSD使用以下数据集，
एकबारवीरगढ़राज्यकीमहारानीकाहारकहींखोगया。这是一个很好的例子。 उन्होंनेहारढूंढनेकीबहुतकोशिशकीपरवहनहींमिला。 हारकेलिएमहारानीकोबहुतपरेशानदेखकरराजानेघोषणाकरवादीकिजिसव्यक्तिकोभीहारमिलाहो，वहतीनदिनोंकेभीतरउसेवापसकरदेअन्यथाउसेमृत्युदंडकाभागीहोनापड़ेगा。 यहसंयोगथाकिहारएकसंन्यासीकोमिलाथा。在这里，您可以享受更多信息，更多信息，更多信息，更多信息，更多信息，更多信息，更多信息，信息和服务信息。 उसनेअगलेदिनराजाकीघोषणासुनी，परवहहेरेेेेनींगगा。 वहअपनीसाधनामेंलीनरहा。 तीनदिनबीतगए。更多信息，请访问我们的网站。 राजाकोजबपताचलाकितीनदिनोंसेहारउसकेपासथा，तोउसनेक्रोधितहोकरपूछा，“क्यातुमनेमेरीघोषणानहींसुनीथी？संन्यासीनेजवाबदिया“सुनीथी，परयदिमैंकलहारलौटानेआजातातोलोगकहतेकि एकसंन्यासीहोकरमृत्युसेभयभीतहोगया。'इसपररर»»'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''更多信息，请访问कीसेपत्तिकेअपनेपासरखनापापसमझताहूं。 हारजैसीतुच्छछीजसेमुझेककईलगावनहीं。'यहउत्तरसुनकरराजालज्जितहोगया。这是一个很好的选择उसनेहारबेचकरवहरररेशिगरीबोंमेंबंटवादी。
न्यूयॉर्क。 हीरेकाहारपहनीएकबार्बीगुडियान्यूयॉर्कमेंरेकॉर्डकीमतमेंनीलामहुईहै。 अपनीतरहकीयेअकेलीबार्बीडॉलकालालिबासपहनेहुईहैऔरउसकेगलेमेंएककैरेटकाचौकोरगुलाबीहीरेकाहारहै。 येगुडियामेंबनायागयाथाऔरतबसेलेकरआजतकइसकारूपकईईारबदलाहै。更多信息来自कारेकॉर्डडनानेवालीबार्बीगुडियाककेस्ल्रेलियाकेएकगहनोंकेडजजयनरस्टीफानोकैन्टुरीनेबनायाहै。
我的问题是如何通过使用＆＃34;本地上下文和搭配上下文来提取此样本数据集中的特征＆＃34; ...这里含糊不清的单词是हार（项链）..如何从左边获取两个单词从模糊的权利的两个词...在印地文单词网络中，有2个意义的单词हार... 我正在使用Anaconda python --jupyter环境..
我的代码在这里
#****************Word Sense Disambiguation in Hindi Language**********************
#*****************Tokenization and Stop Word removal******************************
import nltk
filename = "C:/Users/Lubna Khan/My-WSD/हार/ContextSenses002.txt"
file = open(filename, "r+", encoding="utf-16")
DisplayTextF = file.read()
#print(DisplayTextF)
tokens = nltk.word_tokenize(DisplayTextF)
#print(tokens)
token = [w for w in tokens]
#reading stop-word file which is in hindi text (Devnaagri script)
filename = "C:/Users/Lubna Khan/My-WSD/HindiStopWords.txt"
file = open(filename, "r+", encoding="utf-16")
sw = file.read()
sw_token = nltk.word_tokenize(sw)
stop_words = [w for w in sw_token]
filtered_sentence = []
for w in token :
if w not in stop_words :
filtered_sentence.append(w)
print(filtered_sentence)
#*************Feature Extraction***************
请帮帮我.. 提前致谢
