# 土法炼钢与"1368个单词就够了"背后的原理

**URL:** <https://forum.freemdict.com/t/topic/15304>\
**Category:** 闲聊吹水\
**Created:** [2022 年9 月 12 日 06:38 UTC](https://forum.freemdict.com/t/topic/15304 "2022-09-12T06:38:38Z")\
**Posts on this page:** 3\
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作者： ![舒服员](https://forumcdn.freemdict.com/letter_avatar_proxy/v4/letter/%E8%88%92/13edae/32.png) [@舒服员](https://forum.freemdict.com/u/%E8%88%92%E6%9C%8D%E5%91%98)\
发布日期： [2022 年9 月 12 日 06:38 UTC](https://forum.freemdict.com/t/topic/15304/1 "2022-09-12T06:38:38Z")

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昨天发现了python的nltk(自然语言处理包), 我试着用它分割了下单词, 利用其中的wordnet判断了下单词.

对比我之前手写的脚本, 那完全就是土法炼钢 🥶这个包里提供了更多更好的分词器, 分句器…

另外, 想起来前几天不是有坛友推荐过wordnet这个语料库吗, 当时嫌数据库里"信息太多", 看一眼就没管. 这回才发现nltk里的wordnet借助那些"信息", 能计算词性, 近反义词, 单词相似度, 上下位词.

这样不就可以对单词根据词性, 近反义词, 词义相似度分组吗? 😍

另外, 它还能显示上下位词, 比如animal 就是dog的上位词, 而Labrador就是dog的下位词. 在"1368个单词就够了"这本书里, 作者就是介绍了1368个上位词.

那用wordnet完全可以自己统计出一份上位词列表和具有包含关系的动词列表. 🤔

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作者： ![舒服员](https://forumcdn.freemdict.com/letter_avatar_proxy/v4/letter/%E8%88%92/13edae/32.png) [@舒服员](https://forum.freemdict.com/u/%E8%88%92%E6%9C%8D%E5%91%98)\
发布日期： [2022 年9 月 12 日 09:42 UTC](https://forum.freemdict.com/t/topic/15304/3 "2022-09-12T09:42:07Z")

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对哦，这个可以做成词典啊。

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作者： ![mdict6](https://forumcdn.freemdict.com/letter_avatar_proxy/v4/letter/m/8491ac/32.png) [@mdict6](https://forum.freemdict.com/u/mdict6)\
发布日期： [2022 年9 月 12 日 12:13 UTC](https://forum.freemdict.com/t/topic/15304/6 "2022-09-12T12:13:44Z")

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6兄说过wordnet 现有的mdx版本过时了。他期待有人更新新版的哈哈哈，我是不期待啦🚬，没到他那个水平