Nlp 哪个更好？OpenCyc还是概念网？

我正在做一个NLP项目，我需要识别句子中的概念，以找到其他类似的概念。我这样做是为了从我已有的列表中推断出单词的配价。我开始使用WordNet，但它给出了许多相互矛盾的结果。我所说的矛盾结果是指具有矛盾配价的词语扩展

现在我在研究ConceptNet和OpenCyc。我已经实现了ConceptNet，一切都很简单，我喜欢它。问题是OpenCyc似乎有一个更大、逻辑更严格的数据库，当我在WordNet上发现这么多“矛盾”时，这一点很重要。。。但我不知道，因为我还没试过

有人能告诉我，实现OpenCyc是否值得（对我来说是相当大的）努力，或者ConceptNet是否足够好来推断单词的配价？他们有那么不同吗

如果需要的话，我很乐意进一步解释。现在尽量保持简短

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谢谢

这不值得努力。ConceptNet更易于处理堆

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当我使用ConceptNet时，需要下载一个sqlite数据库和一个python模块来访问其中的关系。对于OpenCyc来说，这是一个更大的下载量，必须通过一个web服务器进行设置，该服务器需要很长时间才能加载，并使用了大量内存。从那以后事情可能已经改变了，但这是我的经历。

伙计，对不起，没有人回复。你最后做了什么？你能分享你的经验吗？A-LoI也对你的经历感兴趣。你能提供一些论据来支持你的说法吗？我正在尝试了解更多关于ConceptNet和OpenCycConceptNet之间的区别，它们现在作为独立的docker VM映像提供。即插即用。