使用NTLK与主题相关的单词（另一个单词）

Question

我正在基于intent <-> action机制构建自己的虚拟助手，并希望对用户编写的句子运行一些NLP。

我想找出与某个主题相关的词（另一个词），以便定义意图，例如：

如果用户问：明天会下雨吗？ 今天天气如何？ 是晴天吗？ 今天下午有风吗？

我想说雨，天气，晴天，太阳与所谓的天气有关，这样我就可以与相关的API进行通信并检索所请求的信息。

我目前正在使用Python 3和NLTK，但使用同义词，父级路径和相似性并不能真正解决问题：

wordFromList1 = wn.synsets('weather')[0]
wordFromList2 = wn.synsets('cold')[0]
value = wn.wup_similarity(wordFromList1, wordFromList2)
print(value)
---------------------------
0.1

您可以看到这里的寒冷和天气的相似性确实很弱。 有什么建议么？

谢谢，

Answer 1

是的，请勿使用wordnet！ 它可能（非常松散地）与解决您想要的问题相关，但是除非您从根本上解决问题，否则它会产生可怕的准确性和召回率。 为获得实际结果，您需要做的是查看LSA，LDA或词嵌入等内容，