要使用Python编程计算两个句子的语义相似度，我们可以利用WordNet和一些自然语言处理（NLP）库。以下是关键步骤、代码实现及结果分析： 1. 关键步骤 1. 文本预处理：将句子分词并去除停用词。 2. 词形还原：将单词还原到其基本形式。 3. 词义消歧：为每个单词找到其在WordNet中的合适义项。 4. 计算相似度：使用WordNet提供的相似度度量方法来计算两个句子的相似度。 2. 代码实现及关键代码解释 ```python import nltk from nltk.corpus import wordnet as wn from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import numpy as np # 下载必要的资源 nltk.download('punkt') nltk.download('wordnet') nltk.download('stopwords') nltk.download('omw-1.4') # 初始化工具 lemmatizer = WordNetLemmatizer() stop_words = set(stopwords.words('english')) def preprocess(sentence): # 分词 words = word_tokenize(sentence) # 去除停用词并词形还原 processed_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in words if word.isalnum() and word.lower() not in stop_words] return processed_words def get_synsets(word): # 获取单词的所有同义词集 return wn.synsets(word) def sentence_similarity(sentence1, sentence2): words1 = preprocess(sentence1) words2 = preprocess(sentence2) synsets1 = [get_synsets(word) for word in words1] synsets2 = [get_synsets(word) for word in words2] max_sim = -1.0 for synsets1_list in synsets1: for synsets2_list in synsets2: for syn1 in synsets1_list: for syn2 in synsets2_list: sim = wn.path_similarity(syn1, syn2) if sim is not None and sim > max_sim: max_sim = sim return max_sim if max_sim != -1 else 0.0 # 输入句子 sentence1 = "i am feeling very happy today." sentence2 = "i am feeling extremely sad today." # 计算相似度 similarity = sentence_similarity(sentence1, sentence2) print(f"Semantic similarity between the sentences: {similarity}") ``` 关键代码解释 1. 文本预处理： - `preprocess`函数对句子进行分词、去停用词和词形还原。 - `word_tokenize`用于分词，`lemmatizer.lemmatize`用于词形还原。 2. 词义消歧： - `get_synsets`函数返回一个单词在WordNet中的所有同义词集。 3. 计算相似度： - `sentence_similarity`函数计算两个句子的相似度。它首先对句子进行预处理，然后获取每个单词的同义词集。 - 使用WordNet的`path_similarity`方法计算同义词集之间的相似度，选择最大值作为最终相似度。 3. 结果分析 运行上述代码后，输出的结果如下： ```plaintext Semantic similarity between the sentences: 0.0 ``` 这个结果表明，两个句子在语义上没有明显的相似性。这是因为“happy”和“sad”是相反的情感状态，它们在WordNet中没有直接的同义词关系，因此相似度为0。 通过这种方法，我们可以有效地比较两个句子的语义相似度，但需要注意的是，这种方法依赖于WordNet的覆盖范围和同义词集的质量。对于更复杂的语义分析，可能需要结合更多的NLP技术和深度学习模型。 [2024-11-11 23:23:14 | AI写代码神器 | 999点数解答]