Nlp wordnet中的词域

在wordnet中，有许多单词分别分类在名词、形容词、advarb和动词文件中。如何使用wordnet获取某些单词的域或特定域中的单词

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例如，假设我有一些单词，如（树皮、狗、猫），所有这些术语都与动物有关。但我们如何通过wordnet了解这一点呢？这有什么机制吗？

你不能直接基于WordNet将“树皮”这样的动词与“动物”类关联起来。然而，你可以通过搜索这些术语的缩略词，将狗、猫等与不同种类的动物联系起来。WordNet有一个树结构，其中任何单词都是一个类别的成员。从任何单词沿着分类树向上移动，最终会找到名为entity的树的根

因此，您可以在这个类别树中使用两个单词的（LCA）概念。如果两个单词的LCA是animal或animal的下义词，则两者都是相关的。所以，如果您从一些先验知识开始（比如，“狗是动物”），那么您可以通过以下算法将其他动物添加到此集群

为了包括“树皮”、“moo”等术语，您需要使用更复杂的距离度量。这些指标考察了不同类型的基于树的关系（例如路径分数或Wu-Palmer分数）或单词词典定义之间的重叠程度（例如LESK）

例如，“狗”和“树皮”之间的莱斯克分数是158，而“狗”和“弹射器”之间的莱斯克分数是39。因此，高分表明这些词属于同一（或类似）类别

WS4J软件包是一个很好的软件包（Java），其中提供了这种距离度量。他们有一个共同的目标