Nlp 从wordnet中选择合适的词义

我正在使用Wordnet查找本体概念的同义词。我如何为我的本体概念找到合适的意义。e、 g在wordnet中有一个本体论概念“会议”，它有以下语法集 名词会议有3个意义（前3个来自标记文本）

（12） 会议——（为协商、信息交流或讨论而预先安排的会议（特别是有正式议程的会议））

（2） 联盟，会议——（为其成员组织比赛的运动队协会）

（2） 会议、小组讨论——（有商定（严肃）主题的参与者之间的讨论） 现在第1和第3个语法集对我的本体概念有了恰当的理解。如何从wordnet中仅选择这两个

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您正在寻找的技术正朝着语义消歧/表示的方向发展

最“传统的方法”是词义消歧（WSD），请看

然后是下一代的词义归纳/主题建模/知识表示：

然后是最近的炒作：

• 单词嵌入、向量空间模型、神经网络

有时，人们会跳过语义表示，直接进行文本相似性分析，并通过比较句子对，在达到文本处理的最终目的之前，找出差异/相似性

查看STS相关工作的列表

在另一个方向，有

• 本体创建（Cyc、Yago、Freebase等）
• 语义网（）
• 语义词汇资源（WordNet、开放式多语言WordNet等）
• 知识库人口（）

最近还有一项关于本体归纳/扩展的任务：

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根据最终任务的不同，上述技术可能会有所帮助。

您也可以尝试Babelfy，它提供词义消歧和命名实体消歧

演示：

API:

看看这个列表： 通过WordNet搜索-有几个合适的库

我没有使用它们中的任何一个，但似乎很有希望，因为它基于经典但有效的想法（即，通过现代单词嵌入方法升级）。事实上，在找到它之前，我打算建议尝试几乎相同的想法

还要注意的是，所有方法都试图找到与当前单词/搭配的上下文最相似的含义（在您的例子中是WordNet sysnet），因此确定您要消除歧义的单词的上下文是至关重要的。例如，单词可以来自某些文本，而大多数库都依赖于此。

也来看看这个：（免责声明：我构建了它=））