如何使用 Python 在 Wordnet 中查找相关性
我想使用 Python 找到两个单词之间的相关性（而不是相似性）。 hso（Hirst 和 St-Onge，1998）、lesk（Banerjee 和 Pedersen，2003）和向量（Patwardhan，2003）算法在 Perl 中实现 here 但我似乎无法在 nltk 库中找到与 Python 相同的内容。
我需要使用 Python，因为它是一个更大的 Python 团队项目的一部分。有线索吗？？
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评论（3）
还有一个您可以访问的 Web 界面 - 您可能可以编写一个 Python 客户端来查询 Web 界面以获取 lesk 或向量值。
您可以在这里找到这些网络界面...
http://marimba.d.umn.edu
http://talisker.d.umn.edu
祝你好运，
特德
There is also a web interface you could access - you could presumably write a python client to query the web interface to get the lesk or vector values.
You can find those web interfaces here...
http://marimba.d.umn.edu
http://talisker.d.umn.edu
Good luck,
Ted
我使用 NLTK 将 WordNet 加载到 Neo4j 图形数据库中（请参阅 https:/ /groups.google.com/d/topic/gremlin-users/C1OlTG9xCpo/discussion）。
我使用 Bulbs ( http://bulbflow.com/ ) 创建一个名为 WordGraph 的库，用于与 Neo4j/WordNet 交互通过 Rexster REST 服务器 ( https://github.com/tinkerpop/rexster/wiki/ ）。
Bulbs 是一个 Python 库，允许您使用图形编程语言 Gremlin ( https://github.com/tinkerpop /gremlin/wiki ）来查询/遍历 Neo4j，在本例中，特别是 WordNet。
我正在将 WordGraph 发布到 Github ( https://github.com/espeed/wordgraph ) ——如果您有疑问，请给我留言。
I used NLTK to load WordNet into the Neo4j graph database, (see https://groups.google.com/d/topic/gremlin-users/C1OlTG9xCpo/discussion ).
And I used Bulbs ( http://bulbflow.com/ ) to create a library called WordGraph for interacting with Neo4j/WordNet through the Rexster REST server ( https://github.com/tinkerpop/rexster/wiki/ ).
Bulbs is a Python library that allows you to use the graph programming language Gremlin ( https://github.com/tinkerpop/gremlin/wiki ) to query/traverse Neo4j, and in this case, specifically WordNet.
I am in the process of posting WordGraph to Github ( https://github.com/espeed/wordgraph ) -- message me if you have questions.
如果您已经有了 Perl 实现，为什么不直接编写一个调用 Perl 代码的 Python 包装器呢？这样您的 python 项目就可以利用该功能，并且您不必重写实际的算法。 nltk 中已经有很多东西正是以这种方式工作的。
If you have perl implementations already, why not just write a python wrapper that calls the perl code? That way your python project can make use of the functionality, and you don't have to rewrite the actual algorithms. There are a lot of things in nltk already that work in exactly this way.