使用WordNet确定两个文本之间的语义相似度？

Question

如何使用WordNet确定python中两个文本之间的语义相似性？

明显的预处理是删除停止词和词干，但是接下来呢？

我唯一能想到的方法是计算两篇文章中每个单词之间的WordNet路径距离。这是unigrams的标准。但这些是大型（400字）文本，是自然语言文档，其中的单词没有任何特定的顺序或结构（英语语法强加的除外）。那么，你会在不同的文本中比较哪些词呢？在python中如何实现这一点？

Answer 1

你可以做的一件事是：

1. 扼杀停止语
2. 尽可能多地找出同义词和反义词与同一文档中其他词最大交集的词。我们把这些叫做“重要的词”
3. 检查每个文档的重要单词集是否相同。它们越靠近，文档的语义就越相似。

还有别的办法。从每个文档中的句子中计算出句子树。然后比较两片森林。很久以前我也做过类似的工作。Here's the code（记住这是很久以前的事了，是为了上课。所以，至少可以说，代码是非常复杂的。

希望这有帮助