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PyWSD:Python中的词义消歧(WSD)实现

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简介:
PyWSD是一款用Python编写的词义消歧(WSD)工具包,提供了一系列算法和资源来解决词汇多义性问题,在自然语言处理任务中具有广泛应用。 WS 词义歧义消除(WSD)技术的Python实现包括以下几种算法: - 莱斯克算法原始版本(Lesk, 1986) - 改编/扩展版莱斯克算法(Banerjee和Pederson,2002/2003) - 简化版莱斯克算法(包含定义、示例及超义词等信息) - 余弦相似度计算的莱斯克版本 - 最大化相似性方法 - 路径相似度(Wu-Palmer, 1994;Leacock和Chodorow,1998) - 基于信息内容的方法(Resnik, 1995;Jiang and Corath,1997;Lin,1998) PyWSD库目前仅支持Python 3版本。如果您使用的是Python 2,则应安装pywsd==1.1.7。 安装方法如下: ```shell pip install -U nltk python -m nltk.downloader popular pip install -U pywsd ``` 用法示例: ```python from pywsd.lesk import simple_lesk sent = ... result = simple_lesk(sent, word, pos=n) print(result) ```

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  • PyWSD:Python(WSD)
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    PyWSD是一款用Python编写的词义消歧(WSD)工具包,提供了一系列算法和资源来解决词汇多义性问题,在自然语言处理任务中具有广泛应用。 WS 词义歧义消除(WSD)技术的Python实现包括以下几种算法: - 莱斯克算法原始版本(Lesk, 1986) - 改编/扩展版莱斯克算法(Banerjee和Pederson,2002/2003) - 简化版莱斯克算法(包含定义、示例及超义词等信息) - 余弦相似度计算的莱斯克版本 - 最大化相似性方法 - 路径相似度(Wu-Palmer, 1994;Leacock和Chodorow,1998) - 基于信息内容的方法(Resnik, 1995;Jiang and Corath,1997;Lin,1998) PyWSD库目前仅支持Python 3版本。如果您使用的是Python 2,则应安装pywsd==1.1.7。 安装方法如下: ```shell pip install -U nltk python -m nltk.downloader popular pip install -U pywsd ``` 用法示例: ```python from pywsd.lesk import simple_lesk sent = ... result = simple_lesk(sent, word, pos=n) print(result) ```
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    《实体消歧》探讨了如何在文本中区分具有相同名称但代表不同实体的概念,是自然语言处理中的关键技术之一。文档深入分析了解决方案与应用案例。 赵军及其他老师的知识图谱资料可以自行下载,里面包含最新论文和详细资料。
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  • 自定息框在LabVIEW
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