在python中使用wup_similarity（）查找两个单词之间的相似性

我对python中的word net相当陌生。我尝试使用Wu-Palmer算法匹配两个单词以找到相似性分数，如下所示：

synset1 = wn.synset("teacher.n.01") #wn is wordnet import
synset2 = wn.synset("boy.n.01")    
print(synset1.wup_similarity(synset2))

输出：0.6

synset1 = wn.synset("animal.n.01") #wn is wordnet import
synset2 = wn.synset("boy.n.01")    
print(synset1.wup_similarity(synset2))

输出：0.75

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所以根据吴帕尔默的模型，男孩比老师更接近动物。这是否意味着该算法不是查找单词相似性的正确算法？你能为这个问题提出任何替代方案吗。

@Ahmed No我认为这是不同的问题，这里讨论的是语法集和语法集中缺少的语法集“这是否意味着这个算法不是找到单词相似性的正确算法？”这取决于你想要什么相似性。如果你想要wup相似性，那么它是完美的算法。如果你想要其他东西，那么你需要解释你想要的是什么…@Julien:谢谢Julein，我对这个领域很陌生，我理解你的意思。你能给出一些算法名称，在这个上下文中显示正确的结果吗（比如老师/男孩应该比老师/动物得到更多的分数，因为老师和男孩都是人类。）？或者我可以使用其他算法来实现我的动机。任何提示都是有帮助的。询问algo/库建议被认为是离题的，我对这个领域一无所知，对不起。