2021/10

本文主要是介绍2021/10，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

WordNet学习_1

一、WordNet基本使用

NLTK是python的一个自然语言处理工具，其中提供了访问wordnet各种功能的函数。
示例：

#得到wordnet本身：
from nltk.corpus import wordnet

#获得一个词的所有sense，包括词语的各种变形的sense：
wordnet.synsets('published')
>>>[Synset('print.v.01'),Synset('publish.v.02'),Synset('publish.v.03'),Synset('published.a.01')，Synset('promulgated.s.01')]

#得到一个sense的所有lemma：
wordnet.synsets('publish')[0].lemmas
>>>[Lemma('print.v.01.print'), Lemma('print.v.01.publish')]

#得到Lemma出现的次数：
wordnet.synsets('publish')[0].lemmas[1].count()

#在wordnet中，名词和动词被组织成了完整的层次式分类体系，因此可以通过计算两个sense在分类树中的距离，这个距离反应了它们的语义相似度：
x = wordnet.synsets('recommended')[-1]
y = wordnet.synsets('suggested')[-1]
x.shortest_path_distance(y)
>>> 0

 

#形容词和副词的相似度计算方法：
#形容词和副词没有被组织成分类体系，所以不能用path_distance。
a = wordnet.synsets('beautiful')[0]
b = wordnet.synsets('good')[0]
a.shortest_path_distance(b)
>>> -1

#形容词和副词最有用的关系是similar to。
a = wordnet.synsets('glorious')[0]
a.similar_tos()

>>> [Synset('incandescent.s.02'),Synset('divine.s.06'),……]

WordNet主页：https://wordnet.princeton.edu/documentation

二、WordNet基本结构
（1）独立起始概念（Unique Beginner）

如果有一同义词集合（即概念）没有上位同义词集合（即上位概念），则称之为独立起始概念（Unique Beginner）。在WordNet名词体系中，共有25个独立起始概念。其他名词通过上位/下位关系与这25个独立起始概念构成25个独立的层次结构。也就是说，标识着某个起始概念特点的属性将它的所有下位概念所继承，而这个起始概念就可以看作为是该语义领域内的所有概念（同义词集合）的一个原始语义元素。

如下表所示：
在这里插入图片描述
(2) 词典编撰ID（Lexicographer ID）

每一个同义词集合（synonymy set）均有惟一的一个编号，这个编号就称为词典编撰ID（Lexicographer ID）。

(3) 概念链（Concept Chain）

在WordNet名词体系中，我们定义概念链（Concept Chain）如下：

:=((C,<)<UBCi)，其中UBCi表示WordNet名词体系的一个独立起始概念，C代表的是概念集合，<代表概念间的下位/上位关系。也就是说概念链是以一个独立起始概念UBCi为链首，通过概念间的上位/下位关系连接与C概念集合连接而成。同时C概念集合中的概念也是通过概念间的上位/下位关系进行连接。

概念链的首端对应的就是WordNet中的独立起始概念。比如：概念链ch1可以表示为：（3255461）<（2681909）<（3289024）<（3174243）<（3443493）<（19244）<（2645）<（16236）<（1740）。其中（3255461）作为概念链的末端代表的是词“football”的一个义项，而（1740）是WordNet中的独立起始概念，成为概念链的首端。概念“game equipment”（3289024）是概念“ball”（2681909）的上层概念，表达的语义更抽象。

三、WordNet代码解析
1、在WordNet中，几乎全在实例化Class LazyCorpusLoader（）。
在这里插入图片描述

2、关于Class LazyCorpusLoader
在这里插入图片描述

其作用如上所述：
LazyCorpusLoader是一个代理对象，用于代表加载语料库之前的语料库对象。这允许NLTK为每个语料库创建一个对象，但推迟相关成本在第一次实际访问这些语料库之前加载它们。第一次以任何方式访问此对象时，它将加载相应的语料库，并将其自身转换为该语料库通过修改它自己的_class_和_dict_属性）。如果找不到语料库，则访问此对象将失败引发异常，显示的是NLTK数据包。一旦他们正确安装了数据包（或修改nltk.data.path以指向其位置），然后，他们可以在不重新启动python的情况下使用语料库对象。

import gc
import re

import nltk

TRY_ZIPFILE_FIRST = False


class LazyCorpusLoader:
  	"""
  	参数列表详解
    :param name: The name of the corpus
    :type name: str
    :param reader_cls: The specific CorpusReader class, e.g. PlaintextCorpusReader, WordListCorpusReader
    :type reader: nltk.corpus.reader.api.CorpusReader
    :param nltk_data_subdir: The subdirectory where the corpus is stored.
    :type nltk_data_subdir: str
    :param *args: Any other non-keywords arguments that `reader_cls` might need.
    :param *kargs: Any other keywords arguments that `reader_cls` might need.
    """

    def __init__(self, name, reader_cls, *args, **kwargs):
        from nltk.corpus.reader.api import CorpusReader
		#初始化函数
        assert issubclass(reader_cls, CorpusReader)
        self.__name = self.__name__ = name
        self.__reader_cls = reader_cls
        # If nltk_data_subdir is set explicitly
        if "nltk_data_subdir" in kwargs:
            # 使用指定的子目录路径。
            self.subdir = kwargs["nltk_data_subdir"]
            # 弹出'nltk_data_subdir'参数。
            kwargs.pop("nltk_data_subdir", None)
        else:  # Otherwise use 'nltk_data/corpora'
            self.subdir = "corpora"
        self.__args = args
        self.__kwargs = kwargs

    def __load(self):
        # 查找语料库根目录。
        zip_name = re.sub(r"(([^/]+)(/.*)?)", r"\2.zip/\1/", self.__name)
        if TRY_ZIPFILE_FIRST:
            try:
                root = nltk.data.find(f"{self.subdir}/{zip_name}")
            except LookupError as e:
                try:
                    root = nltk.data.find(f"{self.subdir}/{self.__name}")
                except LookupError:
                    raise e
        else:
            try:
                root = nltk.data.find(f"{self.subdir}/{self.__name}")
            except LookupError as e:
                try:
                    root = nltk.data.find(f"{self.subdir}/{zip_name}")
                except LookupError:
                    raise e

        #加载语料库。
        corpus = self.__reader_cls(root, *self.__args, **self.__kwargs)

        # This is where the magic happens!  Transform ourselves into
        # the corpus by modifying our own __dict__ and __class__ to
        # match that of the corpus.

        args, kwargs = self.__args, self.__kwargs
        name, reader_cls = self.__name, self.__reader_cls

        self.__dict__ = corpus.__dict__
        self.__class__ = corpus.__class__

        # _unload support: assign __dict__ and __class__ back, then do GC.
        # after reassigning __dict__ there shouldn't be any references to
        # corpus data so the memory should be deallocated after gc.collect()
        def _unload(self):
            lazy_reader = LazyCorpusLoader(name, reader_cls, *args, **kwargs)
            self.__dict__ = lazy_reader.__dict__
            self.__class__ = lazy_reader.__class__
            gc.collect()

        self._unload = _make_bound_method(_unload, self)

    def __getattr__(self, attr):

        # Fix for inspect.isclass under Python 2.6
        # (see http://bugs.python.org/issue1225107).
        # Without this fix tests may take extra 1.5GB RAM
        # because all corpora gets loaded during test collection.
        if attr == "__bases__":
            raise AttributeError("LazyCorpusLoader object has no attribute '__bases__'")

        self.__load()
        # This looks circular, but its not, since __load() changes our
        # __class__ to something new:
        return getattr(self, attr)

    def __repr__(self):
        return "<{} in {!r} (not loaded yet)>".format(
            self.__reader_cls.__name__,
            ".../corpora/" + self.__name,
        )

    def _unload(self):
        # If an exception occurs during corpus loading then
        # '_unload' method may be unattached, so __getattr__ can be called;
        # we shouldn't trigger corpus loading again in this case.
        pass


def _make_bound_method(func, self):
    """
    Magic for creating bound methods (used for _unload).
    """

    class Foo:
        def meth(self):
            pass

    f = Foo()
    bound_method = type(f.meth)

    try:
        return bound_method(func, self, self.__class__)
    except TypeError:  # python3
        return bound_method(func, self)

暂时如上，待续……
参考文章链接如下：
①https://blog.csdn.net/zhyacn/article/details/6704340
②https://blog.csdn.net/zhaoyang17/article/details/2139651?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2_defaultbaidujs_baidulandingword~default-1.no_search_link&spm=1001.2101.3001.4242.2

这篇关于2021/10的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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