我想要一个python库函数,它可以翻译/转换不同的语音部分.有时它应该输出多个单词(例如"编码器"和"代码"都是动词"代码"中的名词,一个是主题,另一个是对象)
# :: String => List of String
print verbify('writer') # => ['write']
print nounize('written') # => ['writer']
print adjectivate('write') # => ['written']
我主要关心动词<=>名词,我想写的笔记程序.即我可以写"咖啡因拮抗A1"或"咖啡因是A1拮抗剂"和一些NLP,它可以发现它们的意思相同.(我知道这并不容易,并且它将需要NLP解析并且不仅仅是标记,但我想破解原型).
类似的问题... 将形容词和副词转换为名词形式 (这个答案仅限于根POS.我想在POS之间进行.)
ps称为语言学转换http://en.wikipedia.org/wiki/Conversion_%28linguistics%29
有谁知道如何将英语形容词转换为相应的副词？Python是理想的选择，但实际上任何编程方法都很棒。
我尝试过pattern.en，nltk wordnet和spacy无济于事。
将副词转换为其根形容词形式没有问题。我在这里使用SO解决方案。
我想要的是走另一条路。从形容词到副词。
这是nltk词网代码，可以在不同的词形式之间转换词，但是对于形容词<->副词转换失败。
具体来说，我想要一个这样的函数getAdverb：
getAdverb('quick')
>>> quickly
getAdverb('noteable')
>>> notably
getAdverb('happy')
>>> happily
任何代码，资源或建议将不胜感激！
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
x = WordNetLemmatizer()
x.lemmatize("angrily", pos='r')
Out[41]: 'angrily'
这里是nltk wordnet中pos标签的参考documnetation,http: //www.nltk.org/_modules/nltk/corpus/reader/wordnet.html
我可能会遗漏一些基本的东西.请告诉我