如何分析列表中的名词

Question

我想知道是否有一种方法可以分析列表中的名词。 例如，如果有一种算法可以识别不同的类别，则该名词是否属于“动物”，“植物”，“自然”等类别的一部分。 我以为可以用Wordnet达到此结果，但是，如果我没有记错的话，WordNet中的所有名词都归为“实体”。 这是我的WordNet分析脚本：

lemmas = ['dog', 'cat', 'garden', 'ocean', 'death', 'joy']

hypernyms = []
for i in lemmas:
    dog = wn.synsets(i)[0]
    temp_list = []
    hypernyms_list = ([lemma.name() for synset in dog.root_hypernyms() for lemma in synset.lemmas()])
    temp_list.append(hypernyms_list)
    flat = list(set([item for sublist in temp_list for item in sublist]))
    hypernyms.append(flat)
hypernyms

结果是：[['entity']，['entity']，['entity']，['entity']，['entity']，['entity']]。

如果有可用的方法，有人可以建议我一些技巧来检索名称所属的类别吗？ 提前致谢。

Answer 1

我可以建议的一种方法是使用Google的NLP API。 此API具有将“词性”识别为“语法分析”的功能。 请在此处参考文档-Google的NLP API-语法分析

另一个选择是斯坦福大学的NLP API。 以下是参考文档- 斯坦福大学的NLP API