NLTK wordnet计算两个列表中单词的路径相似度

Question

我正在尝试在文本文件中查找单词的相似性。我已经在下面的代码中附加了我从文本文件中读取的内容，并将内容分为两个列表，但是现在我想将列表1中的单词与列表2中的单词进行比较。

file = open('M:\ThirdYear\CE314\Assignment2\sim_data\Assignment_Additional.txt', 'r')
word1 = []
word2 = []

split = [line.strip() for line in file]
count = 0

for line in split:
    if count == (len(split) - 1):
        break
    else:
        word1.append(line.split('\t')[0])
        word2.append(line.split('\t')[1])
        count = count + 1  

print(word1)
print(word2)

for x, y in zip(word1, word2):
    w1 = wordnet.synset(x + '.n.1')
    w2 = wordnet.synset(y + '.n.1')
    print(w1.path_similarity(w2))

我想遍历两个列表并打印它们的path_similarity，但仅当它们遵守规则wordnet.synset（x +'.n.1'）时，这意味着我想要的任何不具有'.n.1'的单词忽略和跳过，但我不完全确定如何在python中进行此检查