python - 使用 NLTK，当给定某个词时，如何生成不同形式的词？

Question

例如，假设给定了“happy”这个词，我想生成其他形式的happy，比如happiness，happily...等等。

我已经阅读了一些关于 Stackoverflow 和 NLTK 引用的其他问题。然而，只有词性标注，变体就像识别句子中某些词的语法形式，而不是生成不同词的列表。有没有人遇到过类似的问题？谢谢。

Answer 1

此类信息包含在 NLTK 的 WordNet 实现的 Lemma 类中。具体来说，它位于 Lemma.derivationally_related_forms() 中。

这是一个示例脚本，用于查找“happy”的所有可能派生形式:

from nltk.corpus import wordnet as wn

forms = set() #We'll store the derivational forms in a set to eliminate duplicates
for happy_lemma in wn.lemmas("happy"): #for each "happy" lemma in WordNet
    forms.add(happy_lemma.name()) #add the lemma itself
    for related_lemma in happy_lemma.derivationally_related_forms(): #for each related lemma
        forms.add(related_lemma.name()) #add the related lemma

不幸的是，WordNet 中的信息并不完整。上面的脚本找到了“happy”和“happiness”，但没有找到“happily”，即使有多个“happily”引理。