WordNet中哪些语义相似性度量可用于带有NLTK的Python？
在网页“ WordNet”界面（http://www.nltk.org/howto/wordnet.html）上，该界面介绍了在带有NLTK的Python上的WordNet中使用语义相似性度量的命令，仅列出了以下6种语义相似性度量：路径相似性，Wu- Palmer相似度，Leacock-Chodorow相似度，Resnik相似度，Jiang相似度和Lin相似度。其他语义相似性度量如何：李氏度量，基于特征的度量和混合度量？
不是可以在Python上使用它们吗？
根据该学术论文“ WordNet中的语义相似性度量综述”（http://www.cartagena99.com/recursos/alumnos/ejercicios/Article%201.pdf），WordNet中的语义相似性度量分为四类：基于路径长度，基于信息内容，基于特征和混合措施。
更多细节，基于路径长度的度量包括基于最短路径的度量，Wu＆Palmer的度量，Leakcock＆Chodrow的度量和Li的度量。基于信息内容的度量包括Resnik的度量，Lin的度量和Jiang的度量。