在词性之间转换单词，当 wordnet 不这样做时
Convert words between part of speech, when wordnet doesn't do it
关于词性转换的Q&A很多，几乎都指向WordNetderivationally_related_forms()（比如Convert words between verb/noun/adjective forms）
但是，我发现关于此的 WordNet 数据存在重大差距。例如，我发现 'succeed'、'success'、'successful' 之间没有任何关系，它们看起来应该是同一概念的 V/N/A 变体。同样，我尝试过的词形还原器中的 none 似乎认为这些是相关的，尽管我可以让雪球词干分析器将 'failure' 变成 'failur' 这并没有多大帮助。
所以我的问题是：
- 是否有任何其他（程序化的，最好是 python）工具可以进行这种 POS 转换，我应该检查一下？ （WordNet 的命中率掩盖了我对 google 替代方案所做的每一次尝试。）
- 如果做不到这一点，是否有办法向 WordNet 提交添加内容，尽管他们目前处于“由于缺乏资金”的情况？ （或者，我们可以发起众筹活动吗？）
- 如果做不到这一点，是否有直接的方法可以将补充语料库分发给 nltk 用户，从而在需要的地方扩充 WordNet 数据？
（要求 software/data 建议对于 Whosebug 来说是题外话；但我已尝试给出更通用的“方法”答案。）
- 另一种查找相关词的方法是机器学习方法之一。如果您单独处理单词，请查看单词嵌入，例如 GloVe 或 Word2Vec。 Spacy 和 gensim 有与它们一起工作的库，尽管我也得到了一些关于在 nltk 中与它们一起工作的教程的搜索结果。
2/3。 Princeton WordNet 成功的（在我看来）核心原因之一是他们使用的自由许可证。这意味着您可以对项目进行分支、添加额外数据并重新分发。
您可能还会在 http://globalwordnet.org/resources/global-wordnet-grid/ 找到有用的东西，显然其中大部分不是英语，但那里有一些多语言的，可能值得评估？
另一种方法是创建包装函数。它首先搜索您认为应该在其中的修复和添加的查找列表。如果没有找到，那么它会像往常一样搜索 WordNet。这允许您添加 'succeed', 'success', 'successful'，然后当最终用户指出缺少的内容时添加其他词组。
关于词性转换的Q&A很多，几乎都指向WordNetderivationally_related_forms()（比如Convert words between verb/noun/adjective forms）
但是，我发现关于此的 WordNet 数据存在重大差距。例如，我发现 'succeed'、'success'、'successful' 之间没有任何关系，它们看起来应该是同一概念的 V/N/A 变体。同样，我尝试过的词形还原器中的 none 似乎认为这些是相关的，尽管我可以让雪球词干分析器将 'failure' 变成 'failur' 这并没有多大帮助。
所以我的问题是：
- 是否有任何其他（程序化的，最好是 python）工具可以进行这种 POS 转换，我应该检查一下？ （WordNet 的命中率掩盖了我对 google 替代方案所做的每一次尝试。）
- 如果做不到这一点，是否有办法向 WordNet 提交添加内容，尽管他们目前处于“由于缺乏资金”的情况？ （或者，我们可以发起众筹活动吗？）
- 如果做不到这一点，是否有直接的方法可以将补充语料库分发给 nltk 用户，从而在需要的地方扩充 WordNet 数据？
（要求 software/data 建议对于 Whosebug 来说是题外话；但我已尝试给出更通用的“方法”答案。）
- 另一种查找相关词的方法是机器学习方法之一。如果您单独处理单词，请查看单词嵌入，例如 GloVe 或 Word2Vec。 Spacy 和 gensim 有与它们一起工作的库，尽管我也得到了一些关于在 nltk 中与它们一起工作的教程的搜索结果。
2/3。 Princeton WordNet 成功的（在我看来）核心原因之一是他们使用的自由许可证。这意味着您可以对项目进行分支、添加额外数据并重新分发。
您可能还会在 http://globalwordnet.org/resources/global-wordnet-grid/ 找到有用的东西，显然其中大部分不是英语，但那里有一些多语言的，可能值得评估？
另一种方法是创建包装函数。它首先搜索您认为应该在其中的修复和添加的查找列表。如果没有找到，那么它会像往常一样搜索 WordNet。这允许您添加 'succeed', 'success', 'successful'，然后当最终用户指出缺少的内容时添加其他词组。