手把手教你NLTK WordNet使用方法

最近看了WordNet，0基础入门，简单记下笔记。因为本身不是学自然语言处理的，好多名词不是特别清楚，现有的博客读的晕乎乎，所以重新写了这个，理清思路。除了行文中提到的链接，其他几个有用的参考链接如下：

• 这个slides很好用：https://sp1920.github.io/wordnet_spacy.pdf
• https://www.cnblogs.com/qq874455953/p/10792575.html

wordnet的安装

wordnet的官网地址为：https://wordnet.princeton.edu/，可以在线使用和查询。此外，在python中wordnet是nltk的一个组件，安装方法如下：

pip install nltk

在python中下载和import wordnet组件如下：

>>> import nltk
>>> nltk.download('wordnet')
>>> from nltk.corpus import wordnet as wn

由于墙的问题，下载过程中可能会报错，可以从网盘（指路，这个博客有链接https://blog.csdn.net/RainyD4y/article/details/106970593）下载后放在相应位置。放在那个位置呢？你可以随便你运行一个wordnet命令，系统就会把路径print出来，随便选择一个把下载下来的nltk_data文件夹或wordnet.zip放在对应位置就好。

>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> ws.synsets('published')
LookupError:
**********************************************************************
 Resource wordnet not found.
 Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:
 >>> nltk.download('wordnet')
 Attemp to load corpora/wordnet.zip/wordnet/
 Searched in:
 - 'C:\Users\...\nltk_data'
 - 'C:\nltk_data'
 - 'C:\Users\...\Anaconda3\nltk_data'
 - 'C:\Users\...\Anaconda3\lib\nltk_data'
 - 'C:\Users\...\AppData\Roaming\nltk_data'
**********************************************************************

单词、词集和词条

由于一个单词（‘dog’）可以有很多个含义（synset，如‘dog.n.01’，或者叫词集），wordnet中某一单词的具体含义表示方法为：单词.词性.词义序号

• 词性：包含NOUN，VERB，ADJ，ADV等，实际使用一个小写字母表示：n, v, a
• 词义序号：一个单词在同一个词性下也可能有多种含义，为每一个含义都分配一个序号

 词集是单词的一个含义（一个含义可能由很多单词表示），我们用synsets指令查看dog的所有同义词集（pos值可以为——NOUN,VERB,ADJ,ADV…）

>>> wn.synsets("car"，pos=wn.NOUN)
[Synset( "car.n.01" ), Synset("car.n.02"), Synset("car.n.03"), Synset("car.n.04"), Synset ("cable_car.n.01")]

其中，"car.n.01"表示car在名词中的第一个含义。每个意思的具体含义可以按如下方法查看

>>> for synset in wn.synsets("car"):
 ...     print(synset.definition())

同时，一个含义可能对应了多个单词，因而可以找到含义对应的多个词条（lemma，某含义所对应的具体一个单词），可以用以下方法查询词集对应的多个词条（同义词）

>>> wn.synset('dog.n.01').lemma_names( )
['dog', 'domestic_dog', 'Canis_familiaris']
>>> wn.synset('dog.n.01').lemmas( )
[Lemma('dog.n.01.dog'),
 Lemma('dog.n.01.domestic_dog'), 
 Lemma('dog.n.01.Canis_familiaris')]

词集（synset）之间的关系

对于名词，WordNet认为词集（含义）之间呈树形结构，因而词集有上位词与下位词，查看方法为

>>> dog = wn.synset('dog.n.01')     # 创建词集对象
>>> dog.hypernyms()                 # 上位词集（父类）
[Synset('canine.n.02'), Synset('domestic_animal.n.01')]
>>> dog.hyponyms()                  # 下位词集（子类）
[Synset('basenji.n.01'), Synset('corgi.n.01'), ...]

WordNet提供了两个词集之间的相似度（0~1，越大相似度越高）

>>> dog = wn.synset('dog.n.01')
>>> cat = wn.synset('cat.n.01')
>>> dog.path_similarity(cat)
0.2

由于是树状结构可以查看他们的最低共同祖先

>>> dog.lowest_common_hypernyms(cat)
[Synset('carnivore.n.01')]

对于动词，词之间的关系主要表现为蕴含关系，例如：

>>> wn.synset('walk.v.01').entailments()#走路蕴含着抬脚
[Synset('step.v.01')]

对于形容词和副词，他们没有被组织成分类体系，也不能用path_distance查看相似度。形容词和副词最有用的关系是similar to。

>>> beau.similar_tos()
[Synset('beauteous.s.01'), Synset('bonny.s.01'), Synset('dishy.s.01'), Synset('exquisite.s.04'), Synset('fine-looking.s.01'), Synset('glorious.s.03'), Synset('
gorgeous.s.01'), Synset('lovely.s.01'), Synset('picturesque.s.01'), Synset('pretty-pretty.s.01'), Synset('pretty.s.01'), Synset('pulchritudinous.s.01'), Synset('ravishing.s.01'), Synset('scenic.s.01'), Synset('stunning.s.04')] 

其他词集之间的关系还有，部分、实质、集合等关系，示例如下。由于这些关系不是（NLP门外汉）最常用的，也不太好理解，不展开描述，具体关系的含义可以参考：https://blog.csdn.net/sinat_22581761/article/details/78577618

>>> wn.synset('tree.n.01').part_meronyms()        #tree的部件（条目-部件）
[Synset('burl.n.02'), Synset('crown.n.07'), Synset('limb.n.02'), Synset('stump.n.01'), Synset('trunk.n.01')]
>>> wn.synset('tree.n.01').substance_meronyms()　　#tree的实质（条目-实质）
[Synset('heartwood.n.01'), Synset('sapwood.n.01')]
>>> wn.synset('tree.n.01').member_holonyms()　　　　#tree集合是森林
[Synset('forest.n.01')]
>>> wn.synset('burl.n.02').part_holonyms()　　　　　#由上边第一行代码的输出结果可知'burl.n.02'是'tree.n.01'的一个部件，因此burl的整体是tree无疑
[Synset('tree.n.01')]
>>> wn.synset('heartwood.n.01').substance_holonyms()#同理，heartwood是tree的一个实质，其整体也是tree无疑
[Synset('tree.n.01')]    

词条（lemma）之间的关系

词条之间的关系即同义词/反义词，同义词查询上文已经介绍过，反义词查询方法为

>>> wn.lemma('hot.a.01.hot').antonyms()
[Lemma('cold.a.01.cold')]

介绍完啦，撒花！就这么简单！