我正在使用 Python 和 nltk + Textblob 进行一些文本分析。有趣的是，您可以为 wordnet 添加 POS 以使您对同义词的搜索更加具体，但不幸的是，nltk 和 Textblob 中的标记与 wordnet 对其同义词集类所期望的输入类型不“兼容”。
示例 Wordnet.synsets() 要求您给它的 POS 是 n、v、a、r 之一，就像这样
wn.synsets("dog", POS="n,v,a,r")
但是来自 upenn_treebank 的标准 POS 标记看起来像
JJ, VBD, VBZ, etc.
所以我正在寻找一种在两者之间进行转换的好方法。
除了蛮力之外，有谁知道实现这种转换的好方法？
如果textblob使用 PennTreeBank (ptb) 标记集，则只需使用 POS 标记中的第一个字符映射到 WN pos 标记。
WN POS 标记集包括“a”=形容词/副词、“s”=卫星形容词、“n”=名词和“v”=动词。
尝试：
>>> from nltk import word_tokenize, pos_tag
>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> text = 'this is a pos tagset in some foo bar paradigm'
>>> pos_tag(word_tokenize(text))
[('this', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('pos', 'NN'), ('tagset', 'NN'), ('in', 'IN'), ('some', 'DT'), ('foo', 'NN'), ('bar', 'NN'), ('paradigm', 'NN')]
>>> for tok, pos in pos_tag(word_tokenize(text)):
... pos = pos[0].lower()
... if pos in ['a', 'n', 'v']:
... wn.synsets(tok, pos)
...
[Synset('be.v.01'), Synset('be.v.02'), Synset('be.v.03'), Synset('exist.v.01'), Synset('be.v.05'), Synset('equal.v.01'), Synset('constitute.v.01'), Synset('be.v.08'), Synset('embody.v.02'), Synset('be.v.10'), Synset('be.v.11'), Synset('be.v.12'), Synset('cost.v.01')]
[Synset('polonium.n.01'), Synset('petty_officer.n.01'), Synset('po.n.03'), Synset('united_states_post_office.n.01')]
[]
[]
[Synset('barroom.n.01'), Synset('bar.n.02'), Synset('bar.n.03'), Synset('measure.n.07'), Synset('bar.n.05'), Synset('prevention.n.01'), Synset('bar.n.07'), Synset('bar.n.08'), Synset('legal_profession.n.01'), Synset('stripe.n.05'), Synset('cake.n.01'), Synset('browning_automatic_rifle.n.01'), Synset('bar.n.13'), Synset('bar.n.14'), Synset('bar.n.15')]
[Synset('paradigm.n.01'), Synset('prototype.n.01'), Synset('substitution_class.n.01'), Synset('paradigm.n.04')]
这是一个将U Penn Treebank标签转换为 Wordnet 标签 (a,v,r,n) 的简单函数：
Penn2Wn = lambda t='VB': t[0].lower() if t[0] in ('V','R','J') else 'n'
就像在@alvas 帖子中一样，它采用第一个字符的较低值，如果合适的话，或者'n'作为默认值。您可以使用以下方法对其进行测试：
Penn2Wn('VB')
Penn2Wn('PRP')