Question

我有以下代码用于从输入文本文件中获取单词并使用WordNet打印单词的同义词，定义和示例句子。它根据词性将同义词与synset分开，即动词的同义词和形容词的同义词分别打印出来。

flabbergasted这个词的例子同义词是1）flabbergast，boggle，碗是动词和2）傻眼，笨拙，大惊小怪，恍恍惚惚，雷鸣般的，笨拙的，dumbstricken是形容词。

如何打印词性和同义词？我提供了目前为止的代码：


import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
tokenizer = nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickle')
fp = open('sample.txt','r')
data = fp.read()
tokens= nltk.wordpunct_tokenize(data)
text = nltk.Text(tokens)
words = [w.lower() for w in text]
for a in words:
   print a 
syns = wn.synsets(a)
for s in syns:
   print 
   print "definition:" s.definition
   print "synonyms:"
   for l in s.lemmas:
      print l.name
   print "examples:"
   for b in s.examples:
      print b
   print

Answer 1

看起来你搞砸了你的缩进：

for a in words:
   print a 
syns = wn.synsets(a)

syns = wn.synsets(a)似乎应位于words for循环中，因此您可以为每个单词执行此操作：

for w in words:
    print w
    syns = wn.synsets(w)
    for s in syns:
        print
        print "definition:", s.definition
        print "synonyms:"
        for l in s.lemmas:
            print l.name
        print "examples:"
        for b in s.examples:
            print b
    print

Answer 2

引理具有synset属性，该属性在其pos属性中具有自己的词性。所以，如果我们有一个引理l，我们可以像这样访问它的部分：

>>> l = Lemma('gladden.v.01.joy')
>>> l.synset.pos
'v'

更一般地说，我们可以将其扩展为循环来读取您的文件。我正在使用with语句，因为它在循环完成后很好地关闭了文件。

>>> with open('sample.txt') as f:
...     raw = f.read()
...     for sentence in nltk.sent_tokenize(raw):
...         sentence = nltk.wordpunct_tokenize(sentence)
...         for word in sentence:
...             for synset in wn.synsets(word):
...                 for lemma in synset.lemmas:
...                     print lemma.name, lemma.synset.pos
...

如果你想确保你只选择与你正在谈论的单词具有相同词性的词条，那么你也需要识别该单词的词性：

>>> import nltk
>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> with open('sample.txt') as f:
...     raw = f.read()
...     for sentence in nltk.sent_tokenize(raw):
...         sentence = nltk.pos_tag(nltk.wordpunct_tokenize(sentence))
...         for word, pos in sentence:
...             print word, pos

我将把这两者作为读者的练习进行调和。

Answer 3

只需在同义集上调用pos()。列出引理的所有POS：

>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> syns = wn.synsets('dog')
>>> set([x.pos() for x in syns])
{'n', 'v'}

不幸的是，除了source code以外，其他地方似乎都没有记录，{{3}}显示了可以在同义集上调用的其他方法。

同义词集属性，可通过具有相同名称的方法访问：


name：此同义词集的规范名称，使用该同义词集的第一个引理形成。请注意，这可能与名称不同   如果该字符串使用了不同的引理来传递给构造函数，则
  识别同义词集。

pos：同义词集的语音部分，与模块级别属性ADJ，ADJ_SAT，ADV，NOUN或VERB之一匹配。

lemmas：此同义词集的引理对象的列表。

definition：此同义词集的定义。

examples：此同义词集的示例字符串的列表。

offset：此同义词集在WordNet dict文件中的偏移量。

lexname：包含此同义词集的词典编辑器文件的名称。

打印词性以及单词的同义词

3 个答案: