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Wordnet是一个词典。每个词语(word)可能有多个不同的语义，对应不同的sense。而每个不同的语义（sense）又可能对应多个词，如topic和subject在某些情况下是同义的，一个sense中的多个消除了多义性的词语叫做lemma。例如，“publish”是一个word，它可能有多个sense：

次数可以用来判断高频词的权重

1. (39) print, publish — (put into print; “The newspaper published the news of the royal couple’s divorce”; “These news should not be printed”)

2. (14) publish, bring out, put out, issue, release — (prepare and issue for public distribution or sale; “publish a magazine or newspaper”)

3. (4) publish, write — (have (one’s written work) issued for publication; “How many books did Georges Simenon write?”; “She published 25 books during her long career”)

在第一个sense中，print和publish都是lemma。Sense 1括号内的数字39表示publish以sense 1在某外部语料中出现的次数。显然，publish大多数时候以sense 1出现，很少以sense 3出现。

WordNet的具体用法

NLTK是Python的一个自然语言处理工具，其中提供了访问wordnet各种功能的函数。下面简单列举一些常用功能：

得到wordnet本身：

from nltk.corpus import wordnet

获得一个词的所有sense，包括词语的各种变形的sense：

wordnet.synsets(‘published’)

[Synset(‘print.v.01’),

 Synset(‘publish.v.02’),

 Synset(‘publish.v.03’),

 Synset(‘published.a.01’),

 Synset(‘promulgated.s.01’)]

得到synset的词性：

>>> related.pos

‘s’

得到一个sense的所有lemma：

>>> wordnet.synsets(‘publish’)[0].lemmas

[Lemma(‘print.v.01.print’), Lemma(‘print.v.01.publish’)]

得到Lemma出现的次数：试验失败

>>> wordnet.synsets(‘publish’)[0].lemmas[1].count()

39

在wordnet中，名词和动词被组织成了完整的层次式分类体系，因此可以通过计算两个sense在分类树中的距离，这个距离反应了它们的语义相似度：

>>> x = wordnet.synsets(‘recommended’)[-1]

>>> y = wordnet.synsets(‘suggested’)[-1]

>>> x.shortest_path_distance(y)

0

形容词和副词的相似度计算方法：

形容词和副词没有被组织成分类体系，所以不能用path_distance。

>>> a = wordnet.synsets(‘beautiful’)[0]

>>> b = wordnet.synsets(‘good’)[0]

>>> a.shortest_path_distance(b)

-1

形容词和副词最有用的关系是similar to。

>>> a = wordnet.synsets(‘glorious’)[0]

>>> a.similar_tos()

[Synset(‘incandescent.s.02’),

 Synset(‘divine.s.06’),

……]

http://www.tuicool.com/articles/zqIvAr

WordNet是面向语义的英语词典，类似于传统字典。它是NLTK语料库的一部分,可以被这样调用：

 

更简洁的写法:

1 ．单词

查看一个单词的同义词集用synsets(); 它有一个参数pos，可以指定查找的词性。这里得到的同义词集是同义词集的集合，即里面不是单纯的词，是同义词的集合.

注：

 一个synset(同义词集：指意义相同的词条的集合)被一个三元组描述：（单词.词性.序号）。这里的’dog.n.01’指：dog的第一个名词意思;’chase.v.01’指：chase的第一个动词意思
 pos可为：NOUN、VERB、ADJ、ADV…

2 ．同义词集

注 ：一些关系的获得只能通过Lemmas，比如反义词：

3. Similarity

synset1.path_similarity(synset2): 是基于上位词层次结构中相互连接的概念之间的最短路径在0-1范围的打分（两者之间没有路径就返回-1）。同义词集与自身比较将返回1

参考：

http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/howto/wordnet.html

python 自然语言处理

转载请说明出处：http://www.cnblogs.com/KingKou/p/4121373.html

http://www.cnblogs.com/KingKou/p/4121373.html

1.简介

　　Wordnet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立和维护的大型的英语词典，WordNet的开发有两个目的：

　　1.它既是一个字典，又是一个辞典，它比单纯的辞典或词典都更加易于使用。

　　2.支持自动的文本分析以及人工智能应用。

　　在WordNet中，名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连

接。（一个多义词将出现在它的每个意思的同义词集合中）。

2.使用

2.1 直接调用

　　直接使用wn.exe程序，命令行格式如下：

　　Wn  [单词] [options] [search_option]

　Options：

　　-h:会在显示结果前面显示帮助信息

　　-g:显示同义词相关的文本注释，一般是释义+例句

　　-a:在每一种sense前，显示字典撰写者的文件信息

　　-o:显示同义词的偏移量

　　-s:显示所有同义词的单词编号

　　-l:显示wordnet的版权、版本、许可证信息

　　-n#:只查找单词的第#个释义的信息

　　-over:显示单词的所以释义的整体信息

  search_option:

　　-syns (n | v | a | r ):显示单词的同义词和直接上位词的同义词集。同义词以使用频率排序。括号里的是对应的词性（名词，动词，形容词，副词）

　　-simsv：显示动词的同义词和包含单词的直接上位词的同义词集合。同义词按照语义相似度分组

　　-ants (n | v | a | r )：显示单词的反义词集

　　-faml (n | v | a | r )：显示单词是否常见，和一词多义信息

　　-hype (n | v )：递归地显示单词上位词树。（单词 IS A KIND OF _____ relation）

　　-hypo (n | v )：显示直接下位词（_____ IS A KIND OF 单词 relation）

　　-tree (n | v )：递归显示单词的下位词树

　　-coor (n | v )：显示每个同义词的直接上位词及上位词的直接上位词

　　-deri (n | v )：显示派生名词和动词之间的联系形式。如goodness

　　-domn (n | v | a | r )：显示单词所属的类，如good的副词

　　-domt (n | v | a | r )：显示所有被分在单词所在领域的所有成员

　　-subsn：显示实体的部件关系。HAS SUBSTANCE关系（tree）

　　-partn:显示部分关系，比如头的部分是耳朵，脸，鼻子，之类的。HAS PART关系

　　-membn：显示成员关系，比如people有成员citizen。HAS MEMBER关系

　　-meron：显示上面三个全部信息

　　-hmern：显示成员树。这是一个递归树，会显示单词的所有成员和他的上位词（people）

　　-sprtn：显示包含单词的实体（PART OF关系）

　　-smemn：显示包含这个单词为成员的实体，MEMBER OF关系

　　-ssubn：显示包含这个单词为部件关系的实体，SUBSTANCE OF关系

　　-holon：显示所有上述三个关系

　　-hholn：递归显示part of关系

　　-entav：显示蕴含关系，通常是动词（push）

　　-framv：显示示例

　　-causv：导致关系

　　-pert (a | r )：pertainyms 

　　-attr (n | a )：名词形容词的相互显示

　　-grep (n | v | a | r )：显示包含单词的词

2.2 nltk接口调用

　　Nltk中也带有wordnet，但是调用方式有所不同，调用方式如下：

　　from nltk.corpus import wordnet as wn

　　首先，是我们常用同义词的调用：

　　wn.synsets(‘motorcar’)

　　结果：[Synset(‘car.n.01’)]

　　因为’motorcar’只有一个意思，所以结果只有一个，那就是’car’作为名词的第一种释义。

　　我们也可以这样调用，获取单词指定词性、释义的同义词集：
　　>>> wn.synset(‘car.n.01’).lemma_names

　　结果：

　　[‘car’, ‘auto’, ‘automobile’, ‘machine’, ‘motorcar’]

　　如果我们不知道单词第I个释义的意思，我们可以调用definition查看，以便更精确地使用。

　　>>> wn.synset(‘car.n.01’).definition

　　结果：

　　’a motor vehicle with four wheels; usually propelled by an internal combustion engine（内燃机）‘

　　我们还可以调用examples查看具体例句：

　　>>> wn.synset(‘car.n.01’).examples

　　结果：

　　[‘he needs a car to get to work’]

　　在语言学中，有一个重要的任务，就是消歧，我们使用lemma（词条），可以获得一对一的同义词配对。

　　>>> wn.synset(‘car.n.01’).lemmas ①

　　结果：

　　[Lemma(‘car.n.01.car’), Lemma(‘car.n.01.auto’), Lemma(‘car.n.01.automobile’),

　　Lemma(‘car.n.01.machine’), Lemma(‘car.n.01.motorcar’)]

　　① 这是所有的词条，结果和上面直接查看同义词的是一样的

　　>>> wn.lemma(‘car.n.01.automobile’)  ②

　　结果：

　　Lemma(‘car.n.01.automobile’)

　　② 我们可以判断特定两个词是否满足要求

　　>>> wn.lemma(‘car.n.01.automobile’).synset ③

　　结果：

　　Synset(‘car.n.01’)

　　③  获取词条对应的同义词

　　>>> wn.lemma(‘car.n.01.automobile’).name ④

　　结果：

　　’automobile’

　　④ 获取词条的名字

　　通过上面，我们可以获得一种获得同义词的方法：

　　>>> wn.synsets(‘car’)

　　[Synset(‘car.n.01’), Synset(‘car.n.02’), Synset(‘car.n.03’), Synset(‘car.n.04’),

　　Synset(‘cable_car.n.01’)]

　　>>> for synset in wn.synsets(‘car’):

　　… print synset.lemma_names

　　…

　　[‘car’, ‘auto’, ‘automobile’, ‘machine’, ‘motorcar’]

　　[‘car’, ‘railcar’, ‘railway_car’, ‘railroad_car’]

　　[‘car’, ‘gondola’]

　　[‘car’, ‘elevator_car’]

　　[‘cable_car’, ‘car’]

　　把得到的结果合并区set()即可获得单词的同义词。

　　另外一种获得同义词，或者说是同类词的方法，就是上位词和下位词。比如’car’：

　　>>> motorcar = wn.synset(‘car.n.01’)

　　>>> types_of_motorcar = motorcar.hyponyms()

　　>>> types_of_motorcar[26]

　　Synset(‘ambulance.n.01’)

　　>>> sorted([lemma.name for synset in types_of_motorcar for lemma in synset.lemmas])

　　[‘Model_T’, ‘S.U.V.’, ‘SUV’, ‘Stanley_Steamer’, ‘ambulance’, ‘beach_waggon’,

　　’beach_wagon’, ‘bus’, ‘cab’, ‘compact’, ‘compact_car’, ‘convertible’,

　　’coupe’, ‘cruiser’, ‘electric’, ‘electric_automobile’, ‘electric_car’,

　　’estate_car’, ‘gas_guzzler’, ‘hack’, ‘hardtop’, ‘hatchback’, ‘heap’,

　　’horseless_carriage’, ‘hot-rod’, ‘hot_rod’, ‘jalopy’, ‘jeep’, ‘landrover’,

　　’limo’, ‘limousine’, ‘loaner’, ‘minicar’, ‘minivan’, ‘pace_car’, ‘patrol_car’,

　　’phaeton’, ‘police_car’, ‘police_cruiser’, ‘prowl_car’, ‘race_car’, ‘racer’,

　　’racing_car’, ‘roadster’, ‘runabout’, ‘saloon’, ‘secondhand_car’, ‘sedan’,

　　’sport_car’, ‘sport_utility’, ‘sport_utility_vehicle’, ‘sports_car’, ‘squad_car’,

　　’station_waggon’, ‘station_wagon’, ‘stock_car’, ‘subcompact’, ‘subcompact_car’,

　　’taxi’, ‘taxicab’, ‘tourer’, ‘touring_car’, ‘two-seater’, ‘used-car’, ‘waggon’,

　　’wagon’]

　　在调用wordnet的exe程序时，我们知道有从属关系，成员关系，蕴含关系之类的，在nltk，它们是这样的：

　　>>> wn.synset(‘tree.n.01’).part_meronyms()    【部分】

　　[Synset(‘burl.n.02’), Synset(‘crown.n.07’), Synset(‘stump.n.01’),

　　Synset(‘trunk.n.01’), Synset(‘limb.n.02’)]

　　>>> wn.synset(‘tree.n.01’).substance_meronyms()    【实质】

　　[Synset(‘heartwood.n.01’), Synset(‘sapwood.n.01’)]

　　>>> wn.synset(‘tree.n.01’).member_holonyms()   【成员】

　　[Synset(‘forest.n.01’)]

　　>>> wn.synset(‘mint.n.04’).part_holonyms()

　　[Synset(‘mint.n.02’)]

　　>>> wn.synset(‘mint.n.04’).substance_holonyms()

　　[Synset(‘mint.n.05’)]

　　下面是蕴含关系：

　　>>> wn.synset(‘walk.v.01’).entailments()

　　[Synset(‘step.v.01’)]

　　>>> wn.synset(‘eat.v.01’).entailments()

　　[Synset(‘swallow.v.01’), Synset(‘chew.v.01’)]

　　>>> wn.synset(‘tease.v.03’).entailments()

　　[Synset(‘arouse.v.07’), Synset(‘disappoint.v.01’)]

　　相对来说，个人感觉反义词做的就比较简陋：

　　>>>wn.lemma(‘supply.n.02.supply’).antonyms()

　　[Lemma(‘demand.n.02.demand’)]

　　Nltk有个功能，能根据内部的关系树，计算两个词之间的相似度：

　　>>>lim=wn.synset(‘limousine.n.1’)

　　>>>amb=wn.synset(‘ambulance.n.1’)

　　>>>lim.lowest_common_hypernyms(amb) 

　　[Synset(‘car.n.01’)]

　　我们可以看出，“’limousine（豪华轿车）”和“’ambulance（救护车）”的共同点（也就是公共上位词）是“car”。此外，我们还可以得到他们的相似度：

　　>>>lim.path_similarity(amb)

　　0.3333333333333333

　　还可以看他们的最近举例，举例越近，相似度越高：

　　>>>lim.shortest_path_distance(amb)

　　2上面列举了NLTK的一些常用的命令，基本上wordnet中的命令，在NLTK都包括了，还有一些，比如offset等，有需要的时候可以参考链接1。

参考链接：

nltk官方文档：

               http://www.nltk.org/api/nltk.corpus.reader.html#module-nltk.corpus.reader.wordnet

wordnet

               http://wordnet.princeton.edu/

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