Nlp 如何以编程方式访问wordnet层次结构？

假设对于任何单词，我想访问它的IS-A父值和HAS-A值，那么是否可以使用任何api？

您可以使用的python api。在Wordnet中，IS-A-relation称为hypernym（相反：下义词），HAS-A-relation称为meronym（相反：holonym）

我还发现API更易于使用：

import en
en.noun.hypernym('book')
>>> [['publication']]

---

您可以使用命令行。命令是“wn book-hypen”，用于获取名词book的超词。对于meronyms，使用命令“wn book-meron”。 此外，-o选项还提供synset偏移量。 是进一步信息的链接。

无耻插头：

我正在编写一个Scala库来访问WordNet。虽然并非所有的相似性度量都已实现，但所有的词义和关系都可用。我把它用于我的研究，所以它在积极发展

import com.github.mrmechko.swordnet._

SKey("book",SPos.Noun)
//> List(SKey("publication%1:10:00::"))

SKey("publication%1:10:00::").getRelation(SRelationType.hypernym) //Hypernyms

SKey("publication%1:10:00::").getRelation(SRelationType.hyponym) //Hyponyms etc

在GitHub和Sonatype上提供

import com.github.mrmechko.swordnet._

SKey("book",SPos.Noun)
//> List(SKey("publication%1:10:00::"))

SKey("publication%1:10:00::").getRelation(SRelationType.hypernym) //Hypernyms

SKey("publication%1:10:00::").getRelation(SRelationType.hyponym) //Hyponyms etc