文件名称：pywsd：词义歧义消除（WSD）技术的Python实现
文件大小：23.23MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 09:10:34
python nlp wordnet wsd lesk
ws 词义歧义消除（WSD）技术的Python实现： 莱斯克算法 原始韭菜（Lesk，1986） 改编/扩展的韭菜（Banerjee和Pederson，2002/2003） 简单的韭菜（包括定义，示例和超+超义词） 余弦列克（使用余弦来计算重叠而不是使用原始计数） 最大化相似性（另请参见 ） 路径相似度（Wu-Palmer，1994； Leacock和Chodorow，1998） 信息内容（Resnik，1995； Jiang and Corath，1997； Lin，1998） 基准线 随机感 NLTK第一感 最高引理数 注意：PyWSD现在仅支持Python 3（ pywsd>=1.2.0 ）。 如果您使用的是Python 2，则最后一个可能的版本是pywsd==1.1.7 。 安装 pip install -U nltk python -m nltk.downloader 'popular' pip install -U pywsd 用法 $ python >> > from pywsd . lesk import simple_lesk >> > sent =
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pywsd-master
----setup.py(593B)
----Benchmark.md(735B)
----requirements.txt(64B)
----test_lesk_speed.py(1KB)
----test_merlin.py(2KB)
----Precompute Signatures.ipynb(24KB)
----LICENSE.md(1KB)
----test_wsd.py(5KB)
----.travis.yml(332B)
----test_allwords_wsd.py(3KB)
----consistency_test.py(1KB)
----merlin()
--------gaussian.py(862B)
--------perceptron.py(2KB)
--------naive_bayes.py(3KB)
--------LICENSE.md(1KB)
--------__init__.py(597B)
--------linear_classifier.py(2KB)
--------utils.py(2KB)
--------svm.py(2KB)
--------README.md(555B)
--------mira.py(2KB)
--------simple_data_set.py(5KB)
----CHANGELOG.md(973B)
----README.md(7KB)
----quick_reference.md(3KB)
----test_corpus_processor.py(1KB)
----pywsd()
--------semeval.py(6KB)
--------data()
--------__init__.py(732B)
--------corpus.py(1B)
--------allwords_wsd.py(3KB)
--------lesk.py(14KB)
--------utils.py(5KB)
--------similarity.py(5KB)
--------tokenize.py(5KB)
--------baseline.py(2KB)
--------stopwords.py(0B)
--------test()
--------cosine.py(1KB)
----tox.ini(155B)