Python 试图从nltk中获取首字母缩略词

我比较新，正在学习python。我正试图写一个应用程序，将采取一个字的用户提供的，并提供一些替代的建议对这个字。似乎nltk拥有我所需要的大部分。我一直在看一些例子，并已能够使其工作如下：

from nltk.corpus import wordnet as wn
    for lemma in wn.synset('car.n.01').lemmas:
        print lemma, lemma.count()

这个很好用。我发现的问题是，如果用户拼错或将单词复数，那么我会崩溃：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk-2.0.1rc1-py2.6.egg/nltk/corpus/reader/wordnet.py", line 1035, in synset
    raise WordNetError(message % (lemma, pos))
nltk.corpus.reader.wordnet.WordNetError: no lemma 'cars' with part of speech 'n'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/nltk-2.0.1rc1-py2.6.egg/nltk/corpus/reader/wordnet.py”，第1035行，语法集中
引发WordNetError（消息%（引理，位置））
nltk.corpus.reader.wordnet.WordNetError:没有带词性“n”的引理“cars”

---

基于这个错误，它似乎找不到“cars”作为名词。有没有办法进行搜索以查看是否找到该词，或者有更好的方法来实现这一点

我认为你给Wordnet打电话的方式不对：

>>> wn.synsets('cars')
[Synset('car.n.01'), Synset('car.n.02'), Synset('car.n.03'),
Synset('car.n.04'), Synset('cable_car.n.01')]

现在：

至于拼写错误，我认为NLTK没有内置功能。您可以：

使用类似于

pyenchant

的库，它提供了对一些不错的C库（Myspell、Hunspell）的访问。在我看来，主要的问题是，对于拼写错误的单词，你没有得到很多不同的建议

检查用户提交的单词，并建议其他拼写。这没什么大不了的。您可以从研究什么开始（或直接使用它），这提供了一个很好的示例，说明如何在单词列表上构建gram索引 要获取有关引理的信息：

>>> # get one of the lemmas
>>> lemma = wn.synsets('cars')[0].lemmas[0]
>>> lemma
Lemma('car.n.01.car')
>>> dir(lemma)
[...'antonyms', 'attributes', 'causes', 'count',
'derivationally_related_forms', 'entailments', 'frame_ids'... 'name'...]
>>> lemma.name
'car'

---

对每个对象使用

dir

检查其属性，然后尝试：）

我认为您调用Wordnet的方式不对：

>>> wn.synsets('cars')
[Synset('car.n.01'), Synset('car.n.02'), Synset('car.n.03'),
Synset('car.n.04'), Synset('cable_car.n.01')]

现在：

至于拼写错误，我认为NLTK没有内置功能。您可以：

使用类似于

pyenchant

的库，它提供了对一些不错的C库（Myspell、Hunspell）的访问。在我看来，主要的问题是，对于拼写错误的单词，你没有得到很多不同的建议

检查用户提交的单词，并建议其他拼写。这没什么大不了的。您可以从研究什么开始（或直接使用它），这提供了一个很好的示例，说明如何在单词列表上构建gram索引 要获取有关引理的信息：

>>> # get one of the lemmas
>>> lemma = wn.synsets('cars')[0].lemmas[0]
>>> lemma
Lemma('car.n.01.car')
>>> dir(lemma)
[...'antonyms', 'attributes', 'causes', 'count',
'derivationally_related_forms', 'entailments', 'frame_ids'... 'name'...]
>>> lemma.name
'car'

---

对每个对象使用

dir

检查其属性，然后尝试：）

@thefourtheye-谢谢您再次回答了我的问题。现在我想问一下，是否有一种方法可以轻松地从car.n.01.auto等中提取单词？我一直在看这个。它如何处理诸如OCP（口服避孕药）或美国，或WHO（世界卫生组织）之类的首字母缩略词？谢谢你再次回答了我的问题。现在我想问一下，是否有一种方法可以轻松地从car.n.01.auto等中提取单词？我一直在看这个。它如何处理诸如OCP（口服避孕药）、美国或WHO（世界卫生组织）等首字母缩写词？