我正在根据意图＆lt; - ＆gt;动作机制构建我自己的虚拟助手，并希望在用户写的句子上运行一些NLP。
我想找出与某个主题相关的单词（另一个单词），以便我可以定义一个意图，例如：
如果用户问：明天会下雨吗？今天天气怎么样？是晴天吗？如果今天下午风很大？
我希望能说雨，天气，晴天，太阳与天气的意图有关，这样我就可以与相关的API沟通并检索所需的信息。
我目前正在使用Python 3和NLTK，但是使用同义词，父路径和相似性的路径并没有真正起作用：
wordFromList1 = wn.synsets('weather')[0]
wordFromList2 = wn.synsets('cold')[0]
value = wn.wup_similarity(wordFromList1, wordFromList2)
print(value)
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0.1
你可以看到寒冷和天气的相似性真的很弱。有什么建议吗？
谢谢，
答案 0 :(得分：0)
是的，不要使用wordnet！它可能（非常松散地）与解决你想要的东西相关，但是会产生可怕的准确性和召回，除非你设计出它的地狱。对于实际结果，您需要做的是查看LSA，LDA或单词嵌入等内容，以及这些内容