如何使用Python在Wordnet中查找相关性
我想用Python找出两个词之间的相关性（不是相似性）。有一些算法，比如hso（Hirst和St-Onge，1998年）、lesk（Banerjee和Pedersen，2003年）和vector（Patwardhan，2003年），这些算法在Perl中有实现，可以在这里找到，但我在nltk库中找不到Python的实现。
我需要用Python，因为这是一个更大团队项目的一部分。有没有什么线索可以提供？
3 个回答
如果你已经有了perl的实现，为什么不写一个python的包装器来调用perl代码呢？这样你的python项目就可以利用这些功能，而且你不需要重新编写实际的算法。其实在nltk里，有很多东西就是这样工作的。
我使用了NLTK这个工具，把WordNet加载到Neo4j图数据库里，具体可以参考这个链接：https://groups.google.com/d/topic/gremlin-users/C1OlTG9xCpo/discussion。
然后，我用了Bulbs这个库（http://bulbflow.com/），创建了一个叫做WordGraph的库，用来通过Rexster REST服务器（https://github.com/tinkerpop/rexster/wiki/）与Neo4j和WordNet进行交互。
Bulbs是一个Python库，它让你可以使用图形编程语言Gremlin（https://github.com/tinkerpop/gremlin/wiki）来查询和遍历Neo4j，这里特别是针对WordNet。
我正在把WordGraph发布到Github上（https://github.com/espeed/wordgraph）——如果你有问题，可以给我发消息。
你还可以访问一个网页界面——你可以写一个Python程序来查询这个网页，从而获取lesk或向量值。
你可以在这里找到这些网页接口……
http://marimba.d.umn.edu http://talisker.d.umn.edu
祝好运， Ted