wordnet使用教程
wn命令用法
wn命令用法WN命令的用法WN命令是一个网络词典查询工具，常用于Linux系统中。
它可以用于查询词语的释义、同义词、反义词以及例句等内容，帮助用户更准确地理解和使用单词。
下面将详细介绍WN命令的用法。
安装WN命令在开始使用WN命令之前，首先需要安装该工具。
可以通过命令行终端运行以下命令来安装WN命令：sudo apt-get install wordnet查询词语释义要查询一个词语的释义，只需使用WN命令后跟上要查询的词语即可。
例如，查询单词”apple”的释义，可以运行以下命令：wn apple命令执行后，将输出与”apple”相关的词语释义。
查询词语同义词/反义词WN命令还可以查询一个词语的同义词和反义词。
查询同义词时可以使用”-syns”参数，查询反义词时可以使用”-ant”参数。
例如，查询单词”good”的同义词和反义词，分别运行以下命令：wn good -ant命令执行后，将分别输出与”good”相关的同义词和反义词。
查询词语例句WN命令还可以查询一个词语的例句。
查询例句时可以使用”-grep”参数，后跟上要查询的词语。
例如，查询单词”book”的例句，可以运行以下命令：wn -grep book命令执行后，将输出包含”book”的句子。
查询词语所属的词性有时候，我们需要查询一个词语的词性，WN命令可以帮助我们实现。
查询词性时可以使用”-over”参数，后跟上要查询的词语。
例如，查询单词”run”的词性，可以运行以下命令：wn run -over命令执行后，将输出”run”所属的词性，比如动词、名词等。
查询词语的上/下位词WN命令还可以查询一个词语的上位词和下位词。
查询上位词时可以使用”-hypen”参数，查询下位词时可以使用”-hypon”参数。
例如，查询单词”car”的上位词和下位词，分别运行以下命令：wn car -hypon命令执行后，将分别输出与”car”相关的上位词和下位词。
语义网简明教程SW5-ONTOLOGY
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本体的构成(续)
▪ 实际应用中，不一定要严格按照5个元素来构造本体
– 可能缺少某种元素
▪ 概念之间的关系也不仅限于4种关系 – 如词典中描述同义词、近义词的关系
▪ 应根据具体情况来确定
12
有向图表示本体示例
13
Ontoloty与面向对象区别
– 找出基本的术语和术语间的关系及相应的规则 – 给出这些术语和关系的定义
7
5.3 本体的构成
▪ 客观世界的特征：
– 世界存在着对象（Object）; – 对象可以抽闲出类（Class）; – 对象具有属性（Property），属性可以赋值（Value）; – 对象之间存在着不同的关系（Relation）; – 对象可以分解为部分（Part）; – 对象可以具有不同的状态（State）; – 属性和关系随着时间的推移而改变; – 不同的时刻会有不同的事件（Event）发生; – 事件能导致其它的事件发生或改变状态; – 在一定的时间段上存在着过程（Process），对象则参与到过程中。
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本体在信息检索中的应用
▪ 信息检索
– 全文检索（Text Retrival） – 数据检索（Data Retrival） – 知识检索（Knowledge Retrival）
▪ 基于本体的信息检索
– 建立领域本体：在领域专家的帮助下，建立相关领域的本体。 – 建立检索源 ：收集信息源中的数据，并参照已建立的本体，把收集
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分类法
▪ 分类法是传统图书馆最重要的知识组织工具，广泛用于
– 文献标引 – 图书排架 – 目录组织 – 检索服务
▪ 国际上分类法
notion 16个用法
notion 16个用法使用Notion的16个用法：Notion是一款功能强大的工具，可以帮助用户在各个方面提高工作效率和组织能力。
以下是关于Notion的16个用法，详细介绍了每个用法以及如何使用它们。
1. 个人任务管理：Notion可以作为个人任务管理工具使用。
用户可以创建任务列表、添加标签、设置截止日期和优先级等。
同时，还可以使用Notion的提醒功能帮助记住重要任务。
2. 项目管理：Notion可以用于团队协作和项目管理。
用户可以创建项目看板、添加成员、分配任务等。
还可以使用Notion的评论和通知功能进行实时交流和反馈。
3. 文档管理：Notion可以帮助用户管理和组织文档。
用户可以创建文件夹和子文件夹，将相关文档放在一起。
还可以使用Notion的搜索功能快速找到需要的文件。
4. 知识库管理：Notion可以用作知识库管理工具。
用户可以创建不同主题的页面，将相关文档和资料整理在一起。
还可以使用Notion的链接和嵌入功能将其他网页或文件嵌入到页面中。
5. 笔记和写作：Notion可以作为笔记和写作工具使用。
用户可以创建不同主题的笔记本，用于记录想法、会议笔记、学习笔记等。
同时，Notion 的编辑器功能也非常强大，支持文本格式化、插入图片和表格等。
6. 数据库管理：Notion可以用作数据库管理工具。
用户可以创建表格、定义字段、添加筛选条件等。
还可以对数据库中的数据进行排序和过滤，方便快速查找和分析。
7. 日程和时间管理：Notion可以帮助用户管理日程和时间。
用户可以创建日历视图，将任务和事件添加到特定日期和时间段。
同时，Notion的提醒功能也可以帮助用户及时提醒重要事件。
8. 目标设定和追踪：Notion可以用作目标设定和追踪工具。
用户可以创建目标页面，设定具体的目标和指标。
还可以使用Notion的进度条和图表功能追踪目标的完成情况。
9. 文章整理和发布：Notion可以用作文章整理和发布工具。
Obsidian笔记及其插件介绍
Obsidian## 概念官网：Obsidian官网中文论坛：Obsidian 中文论坛插件中文介绍OB插件社区Johnny学OBob中文教程优点:文件类型：基于markdown的相关优点高度通用性编辑简单个性化：高度自定义费用：开源，个人完全免费可以与logseq联用缺点双链笔记缺点：结构可读性不高·父子关系顺序逻辑关系不同权重关系······markdown 的相关缺点图片管理功能较差个性化：由于基础功能的局限性，第三方插件需要一定动手能力第三方插件通常缺乏中文文档(虽然是华人制作)也有少数国人制作插件有## 功能实现与插件自动化Obsidian插件/Dataview通过Dataviewjs实现高级文本查询功能Obsidian插件/MetaeditMetaEdit 可帮助您管理元数据。
TExt {{expand}}和Dataview主要区别是可以实现链接插入Button按钮功能闪卡Spaced Repetition 插件美化UI调整sliding panes obsidian功能：1.旋转标题2.多个页面会像抽屉一样堆叠2.采用alt-text进行调整大小：#small x-small xx-small反色：#invert（3）wiki 链接和 markdown 链接转换（通过命令面板）代码高亮Editor Syntax Highlight用于高亮代码块中的代码的插件头图Bannner 插件注音Furigana效果：Běi 北jīng 京地图Map View⭐⭐⭐使用 OpenStreetMap 的标准平铺层在全球标准地图中展示 11 笔记标记位置obsidian lea et简单来说是一款地图标注插件，和Map View 类似，不过可以用于更多的用途，例如构建可视化的 MOC 等。
新节点日历calendar日历插件画图obsidian-excalidraw-plugin看板Obsidian插件/Kanban笔记结构可视化网状结构自带关系图谱Juggl树形结构（思维导图）Enhancing-mindmap⭐⭐⭐⭐1,可以浏览编辑的mindmap2.使用方法：YAML 中加入：mindmap-plugin: basic Mind map 插件⭐⭐⭐1.生成可以导出的 mindmap（png 格式）2.使用方法：用法：ctrl+P 调用 mind map 可以 pin 到窗口3.可以生成 png 的复制贴图（注意背景）Obsidian mark mind提供rich 模式会产生一个json文件增强网页Search on Internet插件用于增加右键访问搜索。
endnote教程
end note教程1.进入Endnote7.0，从“Tools”菜单下点击“Connect”2.出现“Choose A Connection File”对话框，选定数据库，点击“Connect”3.按照布尔逻辑设定搜索词，点击“Search”4.出现搜索结果，存入指定的文献库提示:1.通过点击“Find” 进行查找设置可以提高对某一类型数据库的查找效率2.很多数据库需要输入帐号和密码3.“ Save Search”可以保存搜索设置;“Load Search”可以导入已保存的搜索设置;“Add Field” 和“Delete Field”分别添加和删除设置栏功能二管理库内文献一、导出文献EndNote库内的文献可以以4种格式导出:Rich Text Format (RTF), HTML, XML, 和 plain text documents(TXT)。
从而创建独立的文献集或者创建可以导入到其他数据库的参考文献。
导出的文献样式由当前样式决定，当前样式可以从“Edit”菜单下的“Output Styles”或者工具栏上的样式下拉框选定。
导出步骤:1.选定要导出的文献库2.按照自己的要求排列文献的顺序3.选择合适的文献样式4.从“File”菜单下点选“Export”.6.出现导出对话框，选择要保存的文件格式.rtf; .html; .XML; .txt 和文件名7.保存注意: 如果文献库内有图像的话，图像将不会随之导出。
只能另外粘贴。
二、导入文献EndNote可以将不同来源的文献导入到已存在的库内或新建的库中:A.Online searching: 即通过EndNote直接进入网上数据库查找和获得文献B.Direct Export:很多网络数据库如MEDLINE、Pubmed、CSA等都支持将自己选择的文献以EndNote可识别的格式下载C.CD-ROM:将CD内的文献转换为文本格式以后通过滤镜导入滤镜:滤镜用于导入网络数据库、CD-ROM和任何含有能够说明文件内信息的标签的文文1. 创建EndNote可以导入的文Format)”的.txt文档，即不同的信息必须以特定的标注(如Tab键、//等记号) 分隔归类，每一个标注及其后面的信息都另起一行。
C#中使用jieba.NET、WordCloudSharp制作词云图的步骤
C#中使⽤、WordCloudSharp制作词云图的步骤词云简介“词云”由美国西北⼤学新闻学副教授、新媒体专业主任⾥奇·⼽登（Rich Gordon）于2006年最先使⽤，是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对⽂本中出现频率较⾼的“关键词”的视觉上的突出。
⽹上⼤部分⽂章介绍的是使⽤Python的jieba、wordcloud的库⽣成词云图，本⽂则介绍在C#中如何使⽤、WordCloudSharp库⽣成词云图，后者是前者的.NET实现。
准备⼯作创建⼀个C#的控制台项⽬，通过NuGet添加引⽤对、WordCloudSharp的引⽤，使⽤⽅法可以参考以下链接：：https:///anderscui/WordCloudSharp：https:///AmmRage/WordCloudSharp安装之后，在packages\⽬录下找到Resources⽬录，将整个Resources⽬录拷贝到程序集所在⽬录，这⾥⾯是运⾏所需的词典及其它数据⽂件。
基本算法算法主要步骤如下：提取关键词：基于TF-IDF算法、TextRank算法提取⽂本的关键词，按权重⼤⼩选取部分关键词。
统计关键词词频：先将⽂本分词，统计每个词的词频，再筛选出关键词的词频。
⽣成词云图：根据关键词及其词频信息在蒙版图⽚的基础上⽣成词图。
注：本⽂采⽤TF-IDF算法提取关键词，蒙版图⽬前只⽀持⿊⽩图⽚。
TF-IDF（词频-逆⽂档频率）算法是⼀种统计⽅法，⽤以评估⼀字词对于⼀个⽂件集或⼀个语料库中的其中⼀份⽂件的重要程度。
字词的重要性随着它在⽂件中出现的次数成正⽐增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反⽐下降。
算法实现使⽤JiebaNet.Analyser.TfidfExtractor.ExtractTagsWithWeight(string text, int count = 20, IEnumerable allowPos = null)从指定⽂本中抽取关键词的同时得到其权重，代码如下：/// <summary>/// 从指定⽂本中抽取关键词的同时得到其权重/// </summary>/// <param name="text"></param>/// <returns></returns>static WordWeightPair[] ExtractTagsWithWeight(string text){var extractor = new TfidfExtractor();var wordWeight = extractor.ExtractTagsWithWeight(text, 50);StringBuilder sbr = new StringBuilder();sbr.Append("词语");sbr.Append(",");sbr.Append("权重");sbr.AppendLine(",");foreach (var item in wordWeight){sbr.Append(item.Word);sbr.Append(",");sbr.Append(item.Weight);sbr.AppendLine(",");}string filename = "关键词权重统计.csv";File.WriteAllText(filename, sbr.ToString(), Encoding.UTF8);Console.WriteLine("关键词提取完成：" + filename);return wordWeight.ToArray();}使⽤mon下的Counter类统计词频，其实现来⾃Python标准库的Counter类（具体接⼝和实现细节略有不同），代码如下：/// <summary>/// 分词并统计词频：默认为精确模式，同时也使⽤HMM模型/// </summary>/// <param name="text"></param>/// <param name="wordWeightAry"></param>/// <returns></returns>static KeyValuePair<string, int>[] Counter(string text, WordWeightPair[] wordWeightAry){var segmenter = new JiebaSegmenter();var segments = segmenter.Cut(text);var freqs = new Counter<string>(segments);KeyValuePair<string, int>[] countAry = new KeyValuePair<string, int>[wordWeightAry.Length];for (int i = 0; i < wordWeightAry.Length; i++){string key = wordWeightAry[i].Word;countAry[i] = new KeyValuePair<string, int>(key, freqs[key]);}StringBuilder sbr = new StringBuilder();sbr.Append("词语");sbr.Append(",");sbr.Append("词频");sbr.AppendLine(",");foreach (var pair in countAry){sbr.Append(pair.Key);sbr.Append(",");sbr.Append(pair.Value);sbr.AppendLine(",");}string filename = "词频统计结果.csv";File.WriteAllText(filename, sbr.ToString(), Encoding.UTF8);Console.WriteLine("词频统计完成：" + filename);return countAry;}使⽤WordCloudSharp⽣成词云图，蒙版图必须使⽤⿊⽩图⽚，记得⼿动引⽤System.Drawing，代码如下：/// <summary>/// 创建词云图/// </summary>/// <param name="countAry"></param>static void CreateWordCloud(KeyValuePair<string, int>[] countAry){string markPath = "mask.jpg";string resultPath = "result.jpg";Console.WriteLine("开始⽣成图⽚，读取蒙版：" + markPath);Image mask = Image.FromFile(markPath);//使⽤蒙版图⽚var wordCloud = new WordCloud(mask.Width, mask.Height, mask: mask, allowVerical: true, fontname: "YouYuan");//不使⽤蒙版图⽚//var wordCloud = new WordCloud(1000, 1000,false, null,-1,1,null, false);var result = wordCloud.Draw(countAry.Select(it => it.Key).ToList(), countAry.Select(it => it.Value).ToList());result.Save(resultPath);Console.WriteLine("图⽚⽣成完成，保存图⽚：" + resultPath);}运⾏测试以本⽂为分析⽂本⽣成词云图，代码如下：static void Main(string[] args){string text = File.ReadAllText("待处理数据.txt");var wordWeight = ExtractTagsWithWeight(text);var wordFreqs = Counter(text, wordWeight);CreateWordCloud(wordFreqs);Console.Read();}蒙版图如下：词云图如下（使⽤蒙版）：词云图如下（不使⽤蒙版）：在得到关键词的词频信息后，通过在线⼯具⽹站⽣成词云图⽚会更加⽅便⼀点，如、等。
proneta使用手册
proneta使用手册摘要：1.Proneta 概述2.Proneta 的功能3.Proneta 的使用方法4.Proneta 的注意事项5.Proneta 的售后服务正文：【Proneta 概述】Proneta 是一款先进的知识类写作助手，旨在帮助用户更轻松、高效地完成各类中文写作任务。
凭借其强大的自然语言处理技术和丰富的知识库，Proneta 能够协助用户进行文字创作、编辑排版、语法检查等工作，让写作变得更加简单。
【Proneta 的功能】1.智能写作：根据用户输入的关键词或主题，Proneta 可以自动生成相应的文章、段落或句子，帮助用户快速完成写作任务。
2.编辑排版：Proneta 可以对用户输入的文字进行自动排版，使其符合规范的格式要求，提高工作效率。
3.语法检查：Proneta 能够对用户输入的文字进行语法检查，纠正其中的错误，保证文章的语言表达准确无误。
4.知识查询：Proneta 拥有丰富的知识库，用户可以随时查询相关知识，为自己的写作提供更多的参考和灵感。
【Proneta 的使用方法】1.下载安装：用户需先下载安装Proneta 软件，按照提示完成安装过程。
2.打开软件：安装完成后，用户打开Proneta 软件，进入主界面。
3.输入需求：在主界面中，用户可以输入自己需要的文章主题或关键词，点击“生成”按钮，Proneta 将自动生成相应的文字内容。
4.编辑排版：在生成的文章基础上，用户可以对文字进行编辑排版，使其符合自己的需求。
5.语法检查：完成编辑后，用户可以点击“检查”按钮，Proneta 将对文章进行语法检查，并给出修改建议。
6.保存输出：最后，用户可以将生成的文章保存到本地，以便后续使用。
【Proneta 的注意事项】1.Proneta 仅支持中文写作，不适用于其他语言。
2.在使用过程中，用户应确保输入的文字内容符合国家法律法规，不涉及违法违规信息。
3.Proneta 生成的文章仅供参考，用户需要根据自己的需求进行修改和完善。
一文掌握Endnote核心功能使用方法…
一文掌握Endnote核心功能使用方法…使用文献管理软件去整理文献和在写作科研论文时引用参考文献，是科研工作者的必备技能。
Endnote 则是最常用的文献管理软件之一。
Endnote 的功能十分强大，其中有很多高级功能也需要我们掌握。
但是对于大多数科研工作者来说，尤其是刚刚接触科研的新手，首先还是要学习正确规范的使用 Endnote 的核心功能，打好基础，循序渐进。
下面，笔者就和大家讲解一下 Endnote 核心功能的使用方法，主要分为下载安装软件、导入文献题录、引用参考文献三个部分。
笔者不仅会告诉大家具体的操作步骤，还会对上述操作做相应的解释说明，以帮助大家更好的理解和使用 Endnote。
今天的文章篇幅有点长，因为干货内容很多也很实用，笔者舍不得删。
建议先收藏，之后可以慢慢消化。
Endnote 的下载和安装首先要和大家说明的一点是，Endnote 是一个付费软件，且价格不菲，在这里笔者建议大家下载使用大客户版，网上可以直接搜索下载。
笔者今天使用的就是大客户版的Endnote X9.3.2，在MacOS 10.13 系统下进行讲解。
Endnote 的安装很简单。
下载Endnote 的「.dmg」安装包后，按照资源方提供的方法依次操作就可以了（图 1）。
图 1-1 （图片来源：Mac 版 Endnote 页面截图）图 1-2 （图片来源：Mac 版 Endnote 页面截图）其中需要注意几点：安装时，Endnote 会自动安装在Word 上的插件（Cite While You Write for Microsoft Word）（图 2-1）。
图 2-1（图片来源：Mac 版 Endnote 页面截图）在之前的老版本 Endnote（比如说 X7）安装的时候，偶尔会出现Word 插件安装不成功的情况。
但是，后续版本几乎就不存在这样的问题了，所以笔者强烈建议大家使用较新版本的 Endnote 和 Word 软件。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Wordnet是一个词典。每个词语(word)可能有多个不同的语义，对应不同的sense。而每个
不同的语义（sense）又可能对应多个词，如topic和subject在某些情况下是同义的，
一个sense中的多个消除了多义性的词语叫做lemma。
例如，“publish”是一个word，它可能有多个sense：
1. (39) print, publish -- (put into print; "The newspaper published the news of the royal
couple's divorce"; "These news should not be printed")
2. (14) publish, bring out, put out, issue, release -- (prepare and issue for public
distribution or sale; "publish a magazine or newspaper")
3. (4) publish, write -- (have (one's written work) issued for publication; "How many books
did Georges Simenon write?"; "She published 25 books during her long career")
在第一个sense中，print和publish都是lemma。Sense 1括号内的数字39表示publish以
sense 1在某外部语料中出现的次数。显然，publish大多数时候以sense 1出现，很少以
sense 3出现。
WordNet的具体用法
NLTK是python的一个自然语言处理工具，其中提供了访问wordnet各种功能的函数。下
面简单列举一些常用功能：
得到wordnet本身：
from nltk.corpus import wordnet
获得一个词的所有sense，包括词语的各种变形的sense（语义）：
wordnet.synsets('published')
[Synset('print.v.01'),
Synset('publish.v.02'),
Synset('publish.v.03'),
Synset('published.a.01'),
Synset('promulgated.s.01')]
得到synset的词性：
>>> related.pos
's'
得到一个sense的所有lemma：
>>> wordnet.synsets('publish')[0].lemmas
[Lemma('print.v.01.print'), Lemma('print.v.01.publish')]
得到Lemma出现的次数：
>>> wordnet.synsets('publish')[0].lemmas[1].count()
39
在wordnet中，名词和动词被组织成了完整的层次式分类体系，因此可以通过计算两个
sense在分类树中的距离，这个距离反应了它们的语义相似度：
>>> x = wordnet.synsets('recommended')[-1]
>>> y = wordnet.synsets('suggested')[-1]
>>> x.shortest_path_distance(y)
0
形容词和副词的相似度计算方法：
形容词和副词没有被组织成分类体系，所以不能用path_distance。
>>> a = wordnet.synsets('beautiful')[0]
>>> b = wordnet.synsets('good')[0]
>>> a.shortest_path_distance(b)
-1
形容词和副词最有用的关系是similar to。
>>> a = wordnet.synsets('glorious')[0]
>>> a.similar_tos()
[Synset('incandescent.s.02'),
Synset('divine.s.06'),
„„]
WordNet是面向语义的英语词典，类似于传统字典。它是NLTK语料库的一部分,可以被这
样调用：
更简洁的写法:
1．单词
dog
英[dɒg] 美
[dɔɡ]
n. 狗；丑女人；卑鄙的人；(俚)朋友
vt. 跟踪；尾随
查看一个单词的同义词集用synsets(); 它有一个参数pos，可以指定查找的词性。这里得
到的同义词集是同义词集的集合，即里面不是单纯的词，是同义词的集合.
注：
一个synset(同义词集：指意义相同的词条的集合)被一个三元组描述：（单词.词
性.序号）。这里的’dog.n.01’指：dog的第一个名词意思;’chase.v.01’指：chase
的第一个动词意思
pos可为：NOUN、VERB、ADJ、ADV„
2．同义词集
注：一些关系的获得只能通过Lemmas，比如反义词：
3. Similarity
synset1.path_similarity(synset2): 是基于上位词层次结构中相互连接的概念之间的最
短路径在0-1范围的打分（两者之间没有路径就返回-1）。同义词集与自身比较将返回1