由于《Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network》中使用了WordNet的上位词特征，所以也想自己实践一下。

1. 安装nltk

使用pip安装NLTK，代码如下所示(需要注意的是这只是第一步)：

pip install nltk

得到NLTK的存储目录，代码和截图如下所示：

import nltk
print(nltk.data.path)

下载nltk_data压缩包，链接为https://download.csdn.net/download/herosunly/15683254，并将其解压到上述存储目录中的一个，如/home/anaconda3/nltk_data，则将nltk_data压缩包移动到/home/anaconda3路径(即上述某个路径的上一级路径)下，使用unzip命令进行解压，命令如下图所示：

unzip nltk_data.zip

2. 上位词

上位词（hypernym），指概念上外延更广的主题词。例如：”花”是”鲜花”的上位词，”植物”是”花”的上位词，”音乐”是”mp3”的上位词。

from nltk.corpus import wordnet as wnhyper1 = wn.synset('apple' + '.n.01').hypernyms()
hyper1

结果如下所示：

[Synset('edible_fruit.n.01'), Synset('pome.n.01')]

代表的是上位词不一定只有一个，可能有多个，也可能没有(id)。

3. 安装synonyms

export SYNONYMS_WORD2VEC_BIN_URL_ZH_CN=https://gitee.com/chatopera/cskefu/attach_files/610602/download/words.vector.gz
pip install -U synonyms
python -c "import synonyms" # download word vectors file

如果是离线安装，下载路径为https://download.csdn.net/download/herosunly/15352347，请将下载后的文件放置于/root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/synonyms/data/words.vector.gz。

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nltk之WordNet使用和synonyms

1. 安装nltk

2. 上位词

3. 安装synonyms

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