我正在尝试比较会(或不会)在语义上相关的术语/表达-这些不是完整的句子，不一定是单个单词；例如--
“社交网络服务”和“社交网络”显然密切相关，但是我如何使用nltk对此进行量化？
显然，我甚至缺少一些代码:
w1 = wordnet.synsets('social network')
返回一个空列表。
关于如何解决这个问题有什么建议吗？
最佳答案
有一些语义上的相似性或相似性度量，但是据我所知，最好将它们定义为wordnet词典中的单个单词或单个表达式-而不是wordnet词典条目的复合词。
这是许多基于wordnet的相似度的不错的Web实现
如果您有兴趣，还可以阅读一些有关使用词网相似性(尽管不评估化合物的相似性)来解释化合物的文章:
关于python - 使用NLTK比较术语/表达式的相似性？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/16877517/