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我正在尝试为句子中重要的单词（即不是“a”或“the”）创建一个通用同义词标识符，并且我正在使用 python 中的自然语言工具包（nltk）。我遇到的问题是 nltk 中的同义词查找器需要词性参数才能链接到它的同义词。我尝试的解决方法是使用 nltk 中存在的简化词性标注器，然后减少第一个字母以便将此参数传递给同义词查找器，但这不起作用。

def synonyms(Sentence):
    Keywords = []
    Equivalence = WordNetLemmatizer()
    Stemmer = stem.SnowballStemmer('english')
    for word in Sentence:
        word = Equivalence.lemmatize(word)
    words = nltk.word_tokenize(Sentence.lower())
    text = nltk.Text(words)
    tags = nltk.pos_tag(text)
    simplified_tags = [(word, simplify_wsj_tag(tag)) for word, tag in tags]
    for tag in simplified_tags:
        print tag
        grammar_letter = tag[1][0].lower()
        if grammar_letter != 'd':
            Call = tag[0].strip() + "." + grammar_letter.strip() + ".01"
            print Call
            Word_Set = wordnet.synset(Call)
            paths = Word_Set.lemma_names
            for path in paths:
                Keywords.append(Stemmer.stem(path))
    return Keywords

这是我目前正在使用的代码，正如你所看到的，我首先对输入进行词形还原以减少从长远来看我将拥有的匹配数量（我计划在数万个句子上运行它），并且在理论上，我会在此之后对单词进行词干处理以进一步提高这种效果并减少我生成的冗余单词的数量，但是这种方法几乎总是以以下形式返回错误：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python27\test.py", line 45, in <module>
    synonyms('spray reddish attack force')
  File "C:\Python27\test.py", line 39, in synonyms
    Word_Set = wordnet.synset(Call)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\corpus\reader\wordnet.py", line 1016, in synset
    raise WordNetError(message % (lemma, pos))
WordNetError: no lemma 'reddish' with part of speech 'n'

我对将要运行的数据没有太多控制权，因此简单地清理我的语料库并不是一个真正的选择。关于如何解决这个问题的任何想法？

我做了一些更多的研究，我有一个有希望的领先优势，但我仍然不确定如何实现它。在未找到或错误分配的单词的情况下，我想使用相似度度量（Leacock Chodorow、Wu-Palmer 等）将单词链接到最接近正确分类的其他关键字。也许与编辑距离测量相结合，但我仍然无法找到任何类型的文档。

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显然 nltk 允许检索与单词相关的所有同义词。当然，通常有许多反映不同的词义。为了在功能上找到同义词（或者如果两个词是同义词），您必须尝试匹配最接近的同义词集，这可以通过上述任何相似性度量来实现。我编写了一些基本代码来执行此操作，如下所示，如何查找两个单词是否是同义词：

from nltk.corpus import wordnet
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
import itertools


def Synonym_Checker(word1, word2):
    """Checks if word1 and word2 and synonyms. Returns True if they are, otherwise False"""
    equivalence = WordNetLemmatizer()
    word1 = equivalence.lemmatize(word1)
    word2 = equivalence.lemmatize(word2)

    word1_synonyms = wordnet.synsets(word1)
    word2_synonyms = wordnet.synsets(word2)

    scores = [i.wup_similarity(j) for i, j in list(itertools.product(word1_synonyms, word2_synonyms))]
    max_index = scores.index(max(scores))
    best_match = (max_index/len(word1_synonyms), max_index % len(word1_synonyms)-1)

    word1_set = word1_synonyms[best_match[0]].lemma_names
    word2_set = word2_synonyms[best_match[1]].lemma_names
    match = False
    match = [match or word in word2_set for word in word1_set][0]

    return match

print Synonym_Checker("tomato", "Lycopersicon_esculentum")

我可能会尝试实现更强大的词干提取算法，但在我做的前几个测试中，这段代码实际上适用于我能找到的每个单词。如果有人对如何改进这个算法有任何想法，或者有任何东西可以以任何方式改进这个答案，我很想听听。

于 2012-06-14T04:03:30.873 回答
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你能用 a 包装你Word_Set = wordnet.synset(Call)的try:并忽略WordNetError异常吗？看起来您遇到的错误是某些单词没有正确分类，但是对于无法识别的单词也会发生此异常，因此捕获异常对我来说似乎是个好主意。

于 2012-06-13T00:11:33.903 回答