Python wordNet中**好**对**坏**和**好**对**好**的路径相似性得分

我试图理解wordNet在两个语法集之间给出的路径相似性分数

good = wn.synset('good.n.01') bad = wn.synset('bad.n.01') better = wn.synset('better.n.01') print good.path_similarity(better) print good.path_similarity(good) print good.path_similarity(bad) good=wn.synset（'good.n.01'）） bad=wn.synset（'bad.n.01'）） BERTER=wn.synset（'BERTER.n.01'）） 打印良好。路径_相似性（更好） 打印良好。路径_相似性（良好） 打印良好。路径_相似性（不良） 输出为

0.166666666667 1.0 0.2 0.166666666667 1 0.2 在这里，好的和更好的分数是0.16666，好的和坏的分数是0.2，好的和好的分数是1.0。 但是，如何在好与坏之间得分比好与好更重要，因为它们的语义几乎相同

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那么，我是否遗漏了一些东西，这不是路径相似性的工作方式，有人能解释一下吗？

您为“good”选择了一个错误的语法集：

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可能您没有使用正确的语法集：

好名词-3 vs坏名词-1

Measure MICA/DiShIn (Ex/In)trinsic  Similarity
Resnik  MICA    intrinsic   3.49406003202
Lin MICA    intrinsic   0.459704995741
Jiang&Conrath   MICA    intrinsic   0.121755310731

好名词-3 vs更好名词-3

Measure MICA/DiShIn (Ex/In)trinsic  Similarity
Resnik  MICA    intrinsic   7.78451947317
Lin MICA    intrinsic   0.876326016756
Jiang&Conrath   MICA    intrinsic   0.455119613313

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注意：

Word！=Synset

我怎么知道哪个词的Synset是正确的呢？看看它的hyperset（）。

Measure MICA/DiShIn (Ex/In)trinsic  Similarity
Resnik  MICA    intrinsic   7.78451947317
Lin MICA    intrinsic   0.876326016756
Jiang&Conrath   MICA    intrinsic   0.455119613313