Python 是否有一个「；是一种；NLTK中的功能？

我试图使用NLTK捕捉对象的一般类的出现。例如，

鳟鱼

和

鲱鱼

是

鱼

的类型，

鹰

和

麻雀

是

鸟

的类型。NLTK（或任何其他库）中是否有任何功能可以帮助我做到这一点

我不是在寻找同义词，因为它们只是表达同一事物的另一种方式。。。例如，使用

wordnet.synsets

我得到了以下“sparrow”的同义词：

“树篱麻雀”、“邓诺克”、“夏枯草”、“麻雀”、“真麻雀”

对于“鸟”的同义词，我得到：

“娃娃”、“鼻涕”、“裙子”、“观鸟”、“小鸡”、“嘶嘶声”、“呜呜声”、“覆盆子”、“小鸟”、“布朗克斯乔伊”、“嘘声”、“羽毛球”、“剃须刀”、“小鸟”、“梭子”、“丫头”、“家禽”、“爵士”、“拉兹”

---

我正在寻找一种方式来说明

sparrow

是一种

鸟
我找到了一种粗略的解决方法，可以在这段时间内使用，但如果有更好的方法，我仍然希望能得到任何帮助

原来有一个同义词
path\u similarity（）
函数，它给出了两个wordnet同义词之间的相似性。我编写了一个函数来查找两个项目的所有同义词组合之间的相似性，并获得了最高的相似性值。我必须设置一个相似性阈值，上面可以考虑一种类型的另一种东西。
from nltk.corpus import wordnet

def getSimilarity(thing1, thing2):
    similarity = []
    for syn1 in wordnet.synsets(thing1):
        for syn2 in wordnet.synsets(thing2):
            sim = syn1.path_similarity(syn2)
            if sim:
                similarity.append(sim)
    return max(similarity)

print('fish<->fish similarity: {}'.format(getSimilarity('fish', 'fish')))
print('fish<->trout similarity: {}'.format(getSimilarity('fish', 'trout')))
print('fish<->herring similarity: {}'.format(getSimilarity('fish', 'herring')))
print('fish<->cat similarity: {}'.format(getSimilarity('fish', 'cat')))
print('fish<->dog similarity: {}'.format(getSimilarity('fish', 'dog')))
print('..........')
print('bird<->bird similarity: {}'.format(getSimilarity('bird', 'bird')))
print('bird<->sparrow similarity: {}'.format(getSimilarity('bird', 'sparrow')))
print('bird<->eagle similarity: {}'.format(getSimilarity('bird', 'eagle')))
print('bird<->cat similarity: {}'.format(getSimilarity('bird', 'cat')))
print('bird<->fish similarity: {}'.format(getSimilarity('bird', 'fish')))

从nltk.corpus导入wordnet
def getSimilarity（thing1，thing2）：
相似性=[]
对于wordnet.synsets（thing1）中的syn1：
对于wordnet.synsets（thing2）中的syn2：
sim=syn1.路径相似性（syn2）
如果sim卡：
相似性追加（sim）
返回最大值（相似性）
打印（'fishfish-similarity:{}'。格式（getSimilarity（'fish'，'fish'））
打印（'fishtrout相似度：{}'。格式（getSimilarity（'fish'，'trout'））
打印（'fishherring-similarity:{}'。格式（getSimilarity（'fish'，'herring'））
打印（'fishcat相似度：{}'。格式（getSimilarity（'fish'，'cat'））
打印（'fishdog similarity:{}'。格式（getSimilarity（'fish'，'dog'））
打印（“……”）
打印（'birdbird similarity:{}'。格式（getSimilarity（'bird'，'bird'））
打印（'birdsparrow similarity:{}'。格式（getSimilarity（'bird'，'sparrow'））
打印（'birdeagle similarity:{}'。格式（getSimilarity（'bird'，'eagle'））
打印（'birdcatsimilarity:{}'。格式（getSimilarity（'bird'，'cat'））
打印（'birdfish similarity:{}'。格式（getSimilarity（'bird'，'fish'））

输出：

fish<->fish similarity: 1.0
fish<->trout similarity: 0.5
fish<->herring similarity: 0.3333333333333333
fish<->cat similarity: 0.2
fish<->dog similarity: 0.2
..........
bird<->bird similarity: 1.0
bird<->sparrow similarity: 0.3333333333333333
bird<->eagle similarity: 0.3333333333333333
bird<->cat similarity: 0.25
bird<->dog similarity: 0.25
..........
bird<->fish similarity: 0.25

fishfish相似性：1.0
鳟鱼相似性：0.5
鲱鱼相似性：0.3333
fishcat相似性：0.2
鱼狗相似性：0.2
..........
鸟类相似性：1.0
鸟类相似性：0.3333
鸟类相似性：0.3333
鸟粪相似性：0.25
birddog相似性：0.25
..........
鸟类相似性：0.25
我钦佩你在尝试利用wordnet相似度评分方面的独创性，但我怀疑这是否足以满足你的目的。您所追求的是hypernym关系，Wordnet语法集通过
hypernyms（）
方法方便地提供了它。（由于某些原因，引理也有一个
hypernyms（）
方法；但它总是空的；不要让它迷惑你。）

以下是Wordnet可以告诉你的关于“麻雀”一词的内容：

正如您所见，Wordnet通过两个步骤将您从一只麻雀带到另一只鸟，而不是一步。这正是Wordnet碰巧包含的内容

更一般地说，您所寻找的是语料库中所有内容的分类法，也就是说，您所在领域中每个有趣概念的分层词汇表。请注意，我一直在限定，如“您的语料库”、“您的域”。有许多不同的方法可以根据“类型”对事物进行分类。小麦是一种植物，但你也可以说它是一种谷类谷物（植物的一种亚类型），或者说它是一种种子、一种食品、食品的一种成分等等（别介意“小麦”也是一种颜色等等）

因此，满足您需求的理想解决方案是对您感兴趣的事物进行分类，并且适合您的目的。如果你正在处理一个特定的领域，很可能有一个；尝试谷歌搜索或询问合适的堆栈交换。但是，许多这样的资源是RDF格式的，并且需要不同于您可能使用的工具和技术。一个巨大的免费资源是从维基百科中提取的。这是给你一个想法的条目。
Hyper-/Hyponyms=）谢谢@alvas，我不知道他们是这么叫的！谢谢你@alexis，这真的很有帮助！
>>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> wn.synsets("sparrow")
[Synset('sparrow.n.01'), Synset('hedge_sparrow.n.01')]
>>> sparrow = wn.synsets("sparrow")[0]
>>> sparrow.hypernyms()
[Synset('passerine.n.01')]
>>> sparrow.hypernyms()[0].hypernyms()
[Synset('bird.n.01')]
>>> sparrow.hypernyms()[0].hypernyms()[0].hypernyms()
[Synset('vertebrate.n.01')]