wordnet学习记录

 

人们经常区分词语知识世界知识。前者体现在词典中,后者体现在百科全书中。事实上二者的界限是模糊的。比如hit(“打”)某人是一种带有敌意的行为,这是百科知识;而hitstrike(“击”)多多少少同义,并且hit可以带一个直接宾语论元,这是词语知识。但hit的直接宾语应该是固体(而不是像gas这样的气体),这是词语知识还是百科知识就界限模糊了。不过毫无疑问,要理解语言,这两部分知识是缺一不可的。Kay1989)指出我们的大脑词库应该包含这两部分知识。但是百科知识太多难以驾驭,WordNet不试图包括百科知识。不过,在WordNet中,对于一些不常见的专业概念,比如不常见的植物和动物,词语知识和百科知识是融合在一起的。

### 关于NLTK的学习资源 #### 官方文档与教程 官方文档是学习任何编程工具的第一手资料。对于NLTK而言,其官方网站提供了详尽的安装指南以及基础教程[^2]。通过访问[NLTK官网](https://www.nltk.org/),可以获得最新的功能介绍和技术细节。 #### 初学者入门推荐 针对初学者,建议从以下几个方面入手: 1. **分词和分句** 分词是指将一段连续的文字分割成单独的词语或短语。在NLTK中可以通过`nltk.word_tokenize()`函数实现这一操作[^1]。 ```python import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize text = "This is an example sentence." tokens = word_tokenize(text) print(tokens) ``` 2. **词频统计** 使用`FreqDist`类可以帮助快速了解文本中最常见的词汇及其频率[^1]。 ```python from nltk.probability import FreqDist freq_dist = FreqDist(tokens) print(freq_dist.most_common(5)) ``` 3. **词性标注 (POS Tagging)** POS tagging 是指给每个单词分配一个语法类别标签的过程。这一步骤通常用于更高级的语言学分析任务中。 ```python tagged_words = nltk.pos_tag(tokens) print(tagged_words[:5]) ``` 4. **去除停用词** 停用词指的是那些频繁出现但对上下文意义贡献较小的词汇(如“the”, “is”)。移除这些词有助于提高模型性能[^1]。 ```python from nltk.corpus import stopwords stop_words = set(stopwords.words('english')) filtered_sentence = [w for w in tokens if not w.lower() in stop_words] print(filtered_sentence) ``` #### 高级主题探索 当掌握了基础知识之后,可以进一步深入到诸如WordNet集成、词干提取(stemming) 和词形还原(lemmatization)等领域[^1]: - WordNet是一个英语字典数据库,在自然语言处理中有广泛的应用场景; - Stemming旨在减少派生形式至它们的基础/根部形式; - Lemmatization则更加精确地考虑了词汇的实际含义来进行转换。 以上内容构成了完整的NLTK学习路径图谱的一部分。
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