Nlp NLTK Wordnet：引理名称与相似名称

NLTK WordNet可以使用

引理名称

和

相似的方法生成给定单词的同义词：

from nltk.corpus import wordnet as wn
for ss in wn.synsets("small"):
    print(ss.name())
    print("Synonyms:", ss.lemma_names())
    print("Synonyms:", [sim.name().split('.')[0] for sim in ss.similar_tos()])

以下是打印输出的摘录：

small.a.01
Synonyms: ['small', 'little']
Synonyms: ['atomic', 'bantam', 'bitty', 'dinky', 'dwarfish', 'elfin', 'gnomish',
'half-size', 'infinitesimal', 'lesser', 'micro', 'microscopic', 'miniature',
'minuscule', 'olive-sized', 'pocket-size', 'puny', 'slender', 'small-scale',
'smaller', 'smallish', 'subatomic', 'undersize']
minor.s.10
Synonyms: ['minor', 'modest', 'small', 'small-scale', 'pocket-size', 'pocket-sized']
Synonyms: ['limited']

lemma\u names
返回的同义词与
similor\u-to
返回的同义词有何不同

我们什么时候应该使用一种方法还是另一种方法？
从查看源代码中可以看出，
引理名称
获得该语法集的引理化名称，该语法集使用
和
关系操作符（交叉点）获得所有相关的语法集

以下是相关信息：

引理名称

def lemma_names(self, lang='eng'):
    '''Return all the lemma_names associated with the synset'''

类似Tos

def similar_tos(self):
    return self._related('&')

def _related(self, relation_symbol):
    get_synset = self._wordnet_corpus_reader.synset_from_pos_and_offset
    return [
        get_synset(pos, offset)._lemmas[lemma_index]
        for pos, offset, lemma_index
        in self._synset._lemma_pointers[self._name, relation_symbol]
    ]

在深入阅读源代码中的后，它似乎类似于表示所有由head synset关联的聚集术语的
卫星synset

satellite synset

Synset in an adjective cluster representing a concept 
that is similar in meaning to the concept represented 
by its head synset

你解决过这个问题吗？