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私は自然言語の理解に基づいたプロジェクトに取り組んでいます。私が現在やっていることは、代名詞をそれぞれの前件に照会しようとすることです。それに対して、私はモデルを構築しようとしています。私はそれの基本的な部分を工夫しましたが、その作業を完了するために、私はその文の物語を理解する必要があります。ですから、私が望むのは、名詞とオブジェクトが、PythonでAPIを使って動詞によって互いに関連付けられ

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WordNetによる名詞、動詞、形容詞、副詞の平均多項式を計算する

WordNetによる名詞、動詞、形容詞、副詞の平均多義性を計算しようとしています。これは私が定義した関数である。私はそれを呼び出すと def averagePolysemy(synsets): allSynsets = list(wn.all_synsets(synsets)) lemmas = [synset.lemma_names() for synset in allS

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WordNetのエクスポートCSV Javaプログラムは、私はgithubのからWordNetToCSVのプログラムコードをクローン化されたが、それは、このエラーを与えるエラー

を与えますwordnet 2.1のセットアップは：http://wordnetcode.princeton.edu/2.1/WordNet-2.1.exe 私を助けてくれますか？

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単語のコレクションから入力テキストの単語を確認してください

私は名詞句の集まりが約10,000語と言います。私はこれらのNPコレクションのすべての新しい入力テキストデータをチェックし、これらのNPのいずれかを含む文を抽出したいと思います。私はすべての単語のループを実行したくないので、コードが遅くなってしまいます。私はJavaとスタンフォードCoreNLPを使用しています。

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フレーズNLTK WordNetの中で見つかりましたが、見つからなかった

これはおそらくダムですが、私はwn.synsets('wheeled vehicle')を経由して「輪車」のような言葉を見つけるように見えることはできません（wnがfrom nltk.corpus import wordnet as wn経由で作成）---は空の配列を返しますが、Iしかし、それを見つけることができますprinceton wordnetweb online search 私は行方不明

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WordNet 3.0 synsetetsへのImageNetインデックス

CaffeでImageNet Resnet-50を使用すると、1000次元のベクトルが得られます。このベクトルのインデックスをWordnet 3.0 synset識別子に変換する簡単な方法はありますか？例えば、415： 'bakery、bakeshop、bakehouse'は「n02776631」ですか？私は同様の質問、Get ImageNet label for a specific inde

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名詞から動詞を取得するWordnet python

私は動詞を名詞から、PythonでWordnetで取得しようとしています。ここは、コードは次のとおりです。 nouns = ["slip", "frustration"] def nominalization(noun_word): set_of_related_verbs = set() for lemma in wn.lemmas(wn.morphy(noun_wor

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NLTKとWordnetを使用した同義語のクラスタリング

単語のセットVが与えられたら、同義語をVにグループ化したいと思います。私は入力としてVを取り、同義性に基づいてそれらを自動的にクラスタリングする、NLTKとWordnetに組み込み関数があるかどうか疑問に思っています。私はすでに各単語の同義語を抽出する方法を知っていますが、これは私が探しているものではありません。私がそうした場合、シノニムセットが互いに交差しているか、お互いのサブセット/スーパセ

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with NLTK、特定の単語が与えられたとき、どうやって異なる形の単語を生成できますか？例えば

、単語「幸せ」が付与され、私は喜んで、そのような幸福など幸せの他のフォームを生成したいとし...など私はstackoverflowのとNLTK参照上の他のいくつかの以前の質問を読みました。しかし、POSタグ付けだけがあり、文章内の特定の単語の文法的な形を識別し、異なる単語のリストを生成するのと同じように変形する。同じような問題にぶつかった人はいますか？ありがとうございました。

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** good ** vs ** bad **と** good ** vs ** word **の間のパスの類似度スコア

wordNetで与えられたパス類似度スコアを2つのSynsetsの間で理解しようとしています good = wn.synset('good.n.01') bad = wn.synset('bad.n.01') better = wn.synset('better.n.01') print good.path_similarity(better)