python - 从词干词中获取最接近的名词

Question

简短版本:
如果我有一个词干词:
说“计算”表示“计算”，或者说“糖”表示“糖”
有没有办法构造它最接近的名词形式？
分别是“计算机”或“糖”

<小时/>

更长的版本:
我正在使用 python 和 NLTK、Wordnet 对一堆单词执行一些语义相似性任务。
我注意到大多数 sem-sim 分数仅适用于名词，而形容词和动词则没有给出任何结果。
了解所涉及的不准确之处后，我想将单词从动词/形容词形式转换为名词形式，这样我就可以估计它们的相似性(而不是通常与形容词一起返回的“NONE”)。

我认为做到这一点的一种方法是使用词干分析器来获取词根，然后尝试构建该词根最接近的名词形式。
George-Bogdan Ivanov 的算法来自 here效果很好。我想尝试其他方法。有没有更好的方法将单词从形容词/动词形式转换为名词形式？

Answer 1

您可能想看看这个示例:

>>> from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
>>> WordNetLemmatizer().lemmatize('having','v')
'have'

(来自 this SO answer )看看它是否将您引向正确的方向。