Wordnet是一個詞典。每個詞語(word)可能有多個不同的語義，對應不同的sense。而每個不同的語義（sense）又可能對應多個詞，如topic和subject在某些情況下是同義的，一個sense中的多個消除了多義性的詞語叫做lemma。例如，“publish”是一個word，它可能有多個sense：
次數可以用來判斷高頻詞的權重
1. (39) print, publish -- (put into print; "The newspaper published the news of the royal couple's divorce"; "These news should not be printed")
2. (14) publish, bring out, put out, issue, release -- (prepare and issue for public distribution or sale; "publish a magazine or newspaper")
3. (4) publish, write -- (have (one's written work) issued for publication; "How many books did Georges Simenon write?"; "She published 25 books during her long career")
在第一個sense中，print和publish都是lemma。Sense 1括號內的數字39表示publish以sense 1在某外部語料中出現的次數。顯然，publish大多數時候以sense 1出現，很少以sense 3出現。
WordNet的具體用法
NLTK是Python的一個自然語言處理工具，其中提供了訪問wordnet各種功能的函數。下面簡單列舉一些常用功能：
得到wordnet本身：
from nltk.corpus import wordnet
獲得一個詞的所有sense，包括詞語的各種變形的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synset的詞性：
>>> related.pos
's'
得到一個sense的所有lemma：
>>> wordnet.synsets('publish')[0].lemmas
[Lemma('print.v.01.print'), Lemma('print.v.01.publish')]
得到Lemma出現的次數：試驗失敗
>>> wordnet.synsets('publish')[0].lemmas[1].count()
39
在wordnet中，名詞和動詞被組織成了完整的層次式分類體系，因此可以通過計算兩個sense在分類樹中的距離，這個距離反應了它們的語義相似度：
>>> x = wordnet.synsets('recommended')[-1]
>>> y = wordnet.synsets('suggested')[-1]
>>> x.shortest_path_distance(y)
0
形容詞和副詞的相似度計算方法：
形容詞和副詞沒有被組織成分類體系，所以不能用path_distance。
>>> a = wordnet.synsets('beautiful')[0]
>>> b = wordnet.synsets('good')[0]
>>> a.shortest_path_distance(b)
-1
形容詞和副詞最有用的關系是similar to。
>>> a = wordnet.synsets('glorious')[0]
>>> a.similar_tos()
[Synset('incandescent.s.02'),
Synset('divine.s.06'),
……]
http://www.tuicool.com/articles/zqIvAr
WordNet是面向語義的英語詞典，類似於傳統字典。它是NLTK語料庫的一部分,可以被這樣調用：
更簡潔的寫法:
1 ．單詞
查看一個單詞的同義詞集用synsets(); 它有一個參數pos，可以指定查找的詞性。這里得到的同義詞集是同義詞集的集合，即里面不是單純的詞，是同義詞的集合.
注：
- 一個synset(同義詞集：指意義相同的詞條的集合)被一個三元組描述：（單詞.詞性.序號）。這里的’dog.n.01’指：dog的第一個名詞意思;’chase.v.01’指：chase的第一個動詞意思
- pos可為：NOUN、VERB、ADJ、ADV…
2 ．同義詞集
注 ：一些關系的獲得只能通過Lemmas，比如反義詞：
3. Similarity
synset1.path_similarity(synset2): 是基於上位詞層次結構中相互連接的概念之間的最短路徑在0-1范圍的打分（兩者之間沒有路徑就返回-1）。同義詞集與自身比較將返回1
參考：
http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/howto/wordnet.html
python 自然語言處理
轉載請說明出處：http://www.cnblogs.com/KingKou/p/4121373.html
http://www.cnblogs.com/KingKou/p/4121373.html
1.簡介
Wordnet是一個由普林斯頓大學認識科學實驗室在心理學教授喬治·A·米勒的指導下建立和維護的大型的英語詞典，WordNet的開發有兩個目的：
1.它既是一個字典，又是一個辭典，它比單純的辭典或詞典都更加易於使用。
2.支持自動的文本分析以及人工智能應用。
在WordNet中，名詞，動詞，形容詞和副詞各自被組織成一個同義詞的網絡，每個同義詞集合都代表一個基本的語義概念，並且這些集合之間也由各種關系連
接。（一個多義詞將出現在它的每個意思的同義詞集合中）。
2.使用
2.1 直接調用
直接使用wn.exe程序，命令行格式如下：
Wn [單詞] [options] [search_option]
Options：
-h:會在顯示結果前面顯示幫助信息
-g:顯示同義詞相關的文本注釋，一般是釋義+例句
-a:在每一種sense前，顯示字典撰寫者的文件信息
-o:顯示同義詞的偏移量
-s:顯示所有同義詞的單詞編號
-l:顯示wordnet的版權、版本、許可證信息
-n#:只查找單詞的第#個釋義的信息
-over:顯示單詞的所以釋義的整體信息
search_option:
-syns (n | v | a | r ):顯示單詞的同義詞和直接上位詞的同義詞集。同義詞以使用頻率排序。括號里的是對應的詞性（名詞，動詞，形容詞，副詞）
-simsv：顯示動詞的同義詞和包含單詞的直接上位詞的同義詞集合。同義詞按照語義相似度分組
-ants (n | v | a | r )：顯示單詞的反義詞集
-faml (n | v | a | r )：顯示單詞是否常見，和一詞多義信息
-hype (n | v )：遞歸地顯示單詞上位詞樹。（單詞 IS A KIND OF _____ relation）
-hypo (n | v )：顯示直接下位詞（_____ IS A KIND OF 單詞 relation）
-tree (n | v )：遞歸顯示單詞的下位詞樹
-coor (n | v )：顯示每個同義詞的直接上位詞及上位詞的直接上位詞
-deri (n | v )：顯示派生名詞和動詞之間的聯系形式。如goodness
-domn (n | v | a | r )：顯示單詞所屬的類，如good的副詞
-domt (n | v | a | r )：顯示所有被分在單詞所在領域的所有成員
-subsn：顯示實體的部件關系。HAS SUBSTANCE關系（tree）
-partn:顯示部分關系，比如頭的部分是耳朵，臉，鼻子，之類的。HAS PART關系
-membn：顯示成員關系，比如people有成員citizen。HAS MEMBER關系
-meron：顯示上面三個全部信息
-hmern：顯示成員樹。這是一個遞歸樹，會顯示單詞的所有成員和他的上位詞（people）
-sprtn：顯示包含單詞的實體（PART OF關系）
-smemn：顯示包含這個單詞為成員的實體，MEMBER OF關系
-ssubn：顯示包含這個單詞為部件關系的實體，SUBSTANCE OF關系
-holon：顯示所有上述三個關系
-hholn：遞歸顯示part of關系
-entav：顯示蘊含關系，通常是動詞（push）
-framv：顯示示例
-causv：導致關系
-pert (a | r )：pertainyms
-attr (n | a )：名詞形容詞的相互顯示
-grep (n | v | a | r )：顯示包含單詞的詞
2.2 nltk接口調用
Nltk中也帶有wordnet，但是調用方式有所不同，調用方式如下：
from nltk.corpus import wordnet as wn
首先，是我們常用同義詞的調用：
wn.synsets('motorcar')
結果：[Synset('car.n.01')]
因為'motorcar'只有一個意思，所以結果只有一個，那就是’car’作為名詞的第一種釋義。
我們也可以這樣調用，獲取單詞指定詞性、釋義的同義詞集：
>>> wn.synset('car.n.01').lemma_names
結果：
['car', 'auto', 'automobile', 'machine', 'motorcar']
如果我們不知道單詞第I個釋義的意思，我們可以調用definition查看，以便更精確地使用。
>>> wn.synset('car.n.01').definition
結果：
'a motor vehicle with four wheels; usually propelled by an internal combustion engine（內燃機）'
我們還可以調用examples查看具體例句：
>>> wn.synset('car.n.01').examples
結果：
['he needs a car to get to work']
在語言學中，有一個重要的任務，就是消歧，我們使用lemma（詞條），可以獲得一對一的同義詞配對。
>>> wn.synset('car.n.01').lemmas ①
結果：
[Lemma('car.n.01.car'), Lemma('car.n.01.auto'), Lemma('car.n.01.automobile'),
Lemma('car.n.01.machine'), Lemma('car.n.01.motorcar')]
① 這是所有的詞條，結果和上面直接查看同義詞的是一樣的
>>> wn.lemma('car.n.01.automobile') ②
結果：
Lemma('car.n.01.automobile')
② 我們可以判斷特定兩個詞是否滿足要求
>>> wn.lemma('car.n.01.automobile').synset ③
結果：
Synset('car.n.01')
③ 獲取詞條對應的同義詞
>>> wn.lemma('car.n.01.automobile').name ④
結果：
'automobile'
④ 獲取詞條的名字
通過上面，我們可以獲得一種獲得同義詞的方法：
>>> wn.synsets('car')
[Synset('car.n.01'), Synset('car.n.02'), Synset('car.n.03'), Synset('car.n.04'),
Synset('cable_car.n.01')]
>>> for synset in wn.synsets('car'):
... print synset.lemma_names
...
['car', 'auto', 'automobile', 'machine', 'motorcar']
['car', 'railcar', 'railway_car', 'railroad_car']
['car', 'gondola']
['car', 'elevator_car']
['cable_car', 'car']
把得到的結果合並區set()即可獲得單詞的同義詞。
另外一種獲得同義詞，或者說是同類詞的方法，就是上位詞和下位詞。比如’car’：
>>> motorcar = wn.synset('car.n.01')
>>> types_of_motorcar = motorcar.hyponyms()
>>> types_of_motorcar[26]
Synset('ambulance.n.01')
>>> sorted([lemma.name for synset in types_of_motorcar for lemma in synset.lemmas])
['Model_T', 'S.U.V.', 'SUV', 'Stanley_Steamer', 'ambulance', 'beach_waggon',
'beach_wagon', 'bus', 'cab', 'compact', 'compact_car', 'convertible',
'coupe', 'cruiser', 'electric', 'electric_automobile', 'electric_car',
'estate_car', 'gas_guzzler', 'hack', 'hardtop', 'hatchback', 'heap',
'horseless_carriage', 'hot-rod', 'hot_rod', 'jalopy', 'jeep', 'landrover',
'limo', 'limousine', 'loaner', 'minicar', 'minivan', 'pace_car', 'patrol_car',
'phaeton', 'police_car', 'police_cruiser', 'prowl_car', 'race_car', 'racer',
'racing_car', 'roadster', 'runabout', 'saloon', 'secondhand_car', 'sedan',
'sport_car', 'sport_utility', 'sport_utility_vehicle', 'sports_car', 'squad_car',
'station_waggon', 'station_wagon', 'stock_car', 'subcompact', 'subcompact_car',
'taxi', 'taxicab', 'tourer', 'touring_car', 'two-seater', 'used-car', 'waggon',
'wagon']
在調用wordnet的exe程序時，我們知道有從屬關系，成員關系，蘊含關系之類的，在nltk，它們是這樣的：
>>> wn.synset('tree.n.01').part_meronyms() 【部分】
[Synset('burl.n.02'), Synset('crown.n.07'), Synset('stump.n.01'),
Synset('trunk.n.01'), Synset('limb.n.02')]
>>> wn.synset('tree.n.01').substance_meronyms() 【實質】
[Synset('heartwood.n.01'), Synset('sapwood.n.01')]
>>> wn.synset('tree.n.01').member_holonyms() 【成員】
[Synset('forest.n.01')]
>>> wn.synset('mint.n.04').part_holonyms()
[Synset('mint.n.02')]
>>> wn.synset('mint.n.04').substance_holonyms()
[Synset('mint.n.05')]
下面是蘊含關系：
>>> wn.synset('walk.v.01').entailments()
[Synset('step.v.01')]
>>> wn.synset('eat.v.01').entailments()
[Synset('swallow.v.01'), Synset('chew.v.01')]
>>> wn.synset('tease.v.03').entailments()
[Synset('arouse.v.07'), Synset('disappoint.v.01')]
相對來說，個人感覺反義詞做的就比較簡陋：
>>>wn.lemma('supply.n.02.supply').antonyms()
[Lemma('demand.n.02.demand')]
Nltk有個功能，能根據內部的關系樹，計算兩個詞之間的相似度：
>>>lim=wn.synset('limousine.n.1')
>>>amb=wn.synset('ambulance.n.1')
>>>lim.lowest_common_hypernyms(amb)
[Synset('car.n.01')]
我們可以看出，“'limousine（豪華轎車）”和“'ambulance（救護車）”的共同點（也就是公共上位詞）是“car”。此外，我們還可以得到他們的相似度：
>>>lim.path_similarity(amb)
0.3333333333333333
還可以看他們的最近舉例，舉例越近，相似度越高：
>>>lim.shortest_path_distance(amb)
2上面列舉了NLTK的一些常用的命令，基本上wordnet中的命令，在NLTK都包括了，還有一些，比如offset等，有需要的時候可以參考鏈接1。
參考鏈接：
- nltk官方文檔：
http://www.nltk.org/api/nltk.corpus.reader.html#module-nltk.corpus.reader.wordnet
- wordnet
python機器學習生物信息學系列課（博主錄制）：http://dwz.date/b9vw
