Wordnet知识图谱详解
发布时间
阅读量：
阅读量
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录
-
前言
-
一、Wordnet知识图谱？
-
二、使用步骤
-
- 1.Wordnet是nltk一个组件,需要先安装nltk,执行以下命令
- 2.下载Wordnet组件相关数据(python程序),需要执行以下命令来加载
- 3.调用函数实现上下位词的加载,hypernyms()代表上位词, hyponyms()代表下位词,使用上下位词的好处是可以看到一个词语的层级结构
-
总结
前言
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：知识图谱(Knowledeg Graphs, KGs)已经成为组织世界结构化知识的一种引人注目的抽象,并作为一种整合从多个数据源中提取信息的方式。知识图谱已经开始在表示使用自然语言处理和计算机视觉提取的信息方面发挥核心作用。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、Wordnet知识图谱？
Wordnet是由Princeton大学的心理学家,语言学家和计算机工程师联合设计的一种语言认知语言学的英语词典,它不是光把单词以字母顺序排列,而且按照单词的意义组成一个单词的网络。
它是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网,名词、动词、形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络,每一个同义词集合都代表一个基本的语义概念,并且这些集合之间也由各种关系连接。
Wordnet包含描述含义,一义多词,类别归属,近义、反义等问题,访问以下链接, 可以使用Wordnet的基本功能。
[Wordnet基本功能详情] (http://wordnetweb.princeton.edu/perl/webwn)
二、使用步骤
1.Wordnet是nltk一个组件,需要先安装nltk,执行以下命令
代码如下（示例）：$ sudo pip install nltk
2.下载Wordnet组件相关数据(python程序),需要执行以下命令来加载
代码如下（示例）：import nltk
nltk.download(‘wordnet’)
以上即可加载模块, 进行调用使用了
3.调用函数实现上下位词的加载,hypernyms()代表上位词, hyponyms()代表下位词,使用上下位词的好处是可以看到一个词语的层级结构
总结
提示：Wordnet知识图谱目前主要针对英文处理,想要使用它处理中文就需要构建中文的wordnet,并把现有的知识结构加入该结构,其实也不需要从零做起,比如类别归属、同义、反义,通用的有同义词词林可供使用,在很多的专业领域,也有概念的类别及关系定义(比如各种医学词典),只是格式有所不同,另外还可以通过翻译,使用英文wordnet的一部分数据,翻译过程中的问题主要是词汇的多义性,不过有些专有名词,歧义不大。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~