python - WordNet 有 "levels"吗? (自然语言处理)

标签 python text nlp words wordnet

例如……

鸡是一种动物
卷饼是一种食物

WordNet 允许您执行“is-a”...层次结构功能。

但是,我怎么知道什么时候停止爬树呢?我想要一个等级。
这是一致的。

例如,如果出现一堆单词,我希望 wordNet 对所有单词进行分类,但在一定级别上,所以它不会太高。将“卷饼”归类为“东西”过于宽泛,而“墨西哥卷饼”则过于具体。我想上升或下降..直到正确的级别。

最佳答案

WordNet 是词典而不是本体,因此“级别”并不适用。

SUMO ,如果你想要一个有向格而不是网络,这是一个与 WordNet 相关的上层本体。

对于某些领域,SUMO 的中级本体可能是您想查看的地方,但我不确定它是否有“墨西哥包装食品”,因为它的大部分主题都是科学或工程。

WordNet 的层次结构是

beef burrito < burrito < dish/2 < victuals < food < substance < entity. 

实体是一个顶级概念,所以如果你停止一个下面的实体,你会得到卷饼是一种食物。您可以基于此计算一个级别,但它不一定与 SUMO 一样一致,或生成您自己的一组有用的中级概念以终止。 WordNet 中没有“墨西哥包装食品”步骤。

关于python - WordNet 有 "levels"吗? (自然语言处理),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1695971/

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