我在NLP领域工作，在我的工作中，我需要单词的语义类型。我想知道是否有任何工具可以为我做到这一点。
我已经知道有 WordNet superenses，但这对我来说还不够。我需要更细粒度的东西。
为了更好地阐明我的需要，我会说我需要本体语义类型。例如，WordNet supersenses 类包括非常通用的noun.artifact，并定义为表示人造物体的名词。因此，该文物是房子还是砖头并不重要!
另一个例子是形容词，它们被分类在 WordNet supersenses 中名为 adj.all 的类别下。但我想区分不同类型的形容词。例如，人类的形容词和不能用于人类的形容词。
有人可以帮助我吗？
最佳答案
您是否查看过诸如ConceptNet之类的资源？ ，或FrameNet
ConceptNet is a semantic network containing lots of things computers should know about the world, especially when understanding text written by people.
The FrameNet corpus is a lexical database of English that is both human- and machine-readable, based on annotating examples of how words are used in actual texts.
根据您想要实现的目标，有很多资源提供了访问语义的方法，但解释可能取决于您和您的学习技巧。
关于nlp - 如何获取单词的语义类型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29123218/