使いやすいので、通常のワードネットにはJAWSを使用します。ただし、類似性メトリックについては、ここにあるライブラリを使用します。また、このフォルダを機能させるには、前処理されたWordNetおよびコーパスデータを含むこのフォルダをダウンロードする必要があります。プロジェクトフォルダの「lib」という別のフォルダにそのフォルダを配置したと仮定すると、コードは次のように使用できます。
JWS ws = new JWS("./lib", "3.0");
Resnik res = ws.getResnik();
TreeMap<String, Double> scores1 = res.res(word1, word2, partOfSpeech);
for(Entry<String, Double> e: scores1.entrySet())
System.out.println(e.getKey() + "\t" + e.getValue());
System.out.println("\nhighest score\t=\t" + res.max(word1, word2, partOfSpeech) + "\n\n\n");
これにより、次のようなものが出力され、比較する単語によって表されるシンセットの可能な組み合わせごとの類似度スコアが示されます。
hobby#n#1,gardening#n#1 2.6043996588901104
hobby#n#2,gardening#n#1 -0.0
hobby#n#3,gardening#n#1 -0.0
highest score = 2.6043996588901104
どちらか/両方の単語のどちらの意味かを指定できるメソッドもありますres(String word1, int senseNum1, String word2, partOfSpeech)
。など。残念ながら、ソースドキュメントはJavaDocではないため、手動で検査する必要があります。ソースはここからダウンロードできます。
使用可能なアルゴリズムは次のとおりです。
JWSRandom(ws.getDictionary(), true, 16.0);//random number for baseline
Resnik res = ws.getResnik();
LeacockAndChodorowlch = ws.getLeacockAndChodorow();
AdaptedLesk adLesk = ws.getAdaptedLesk();
AdaptedLeskTanimoto alt = ws.getAdaptedLeskTanimoto();
AdaptedLeskTanimotoNoHyponyms altnh = ws.getAdaptedLeskTanimotoNoHyponyms();
HirstAndStOnge hso = ws.getHirstAndStOnge();
JiangAndConrath jcn = ws.getJiangAndConrath();
Lin lin = ws.getLin();
WuAndPalmer wup = ws.getWuAndPalmer();
また、MITのJWI用のjarファイルが必要です。