我正在做一个 NLP 项目，我需要识别句子中的概念以找到其他类似的概念。我这样做是为了从已有的列表中推断单词的价数。我开始使用 WordNet，但它给出了许多矛盾的结果。我所说的矛盾结果是指具有矛盾价的词扩展。
所以现在我正在研究 ConceptNet 和 OpenCyc。我已经实现了 ConceptNet，一切都非常简单，我喜欢它。问题是 OpenCyc 似乎有一个更大、逻辑更严格的数据库，当我在 WordNet 上发现这么多“矛盾”时，这一点很重要......但我不知道，因为我没有尝试过。
有人可以告诉我是否值得付出(对我来说相当大的)努力来实现 OpenCyc，或者 ConceptNet 是否足以推断词价？他们有那么不同吗？
如果需要，我很乐意进一步解释自己。现在尽量保持简短!
谢谢!
最佳答案
这不值得付出努力。 ConceptNet 更好、更容易处理。
当我使用 ConceptNet 时，只需下载一个 sqlite 数据库和一个 python 模块来访问其中的关系。对于 OpenCyc 来说，这是一个更大的下载，并且必须通过 Web 服务器进行设置，该服务器需要很长时间才能加载并使用大量内存。从那以后事情可能发生了变化，但这是我的经历。
关于nlp - 哪个更好？ OpenCyc 还是 ConceptNet？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2644345/