Nlp 如何根据句子中单词的意思找到特定的WordNet语法集？

我试图使用NLTK Python库生成特定句子的所有同义词。我的想法是进行词性标注，然后根据词性标注生成句子中所有单词的同义词，然后递归地创建所有可能的组合以创建“同义词句子”

目前，我最大的问题是，获取某个单词同义词的代码生成该单词所有可能含义的同义词（即该单词所属的所有语法集的引理）

例如，在句子“给我你的号码”中，“号码”一词可能意味着“电话号码”，我只想得到“电话号码”和“电话号码”等同义词，而不想得到“号码”的其他同义词，如“问题”和“数字”

我感兴趣的是，是否有任何方法可以获得句子中单词的语法集（即意义），以便仅将该特定语法集中的单词作为同义词。找到一种减少一组可能的同义词的方法也会很有帮助

这是我的密码：

word_synonyms=set([])
for syn in wn.synsets(word, pos = pos_tag):
                    for lm in syn.lemmas():
                        word_synonyms.add(" ".join([lemma_el for lemma_el in lm.name().split('_')]))