python语义识别代码

以下是使用Python中的自然语言处理库NLTK进行基本语义识别的示例代码：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import wordnet

def get_wordnet_pos(tag):
    """
    将Treebank POS标记转换为WordNet POS标记
    """
    if tag.startswith('J'):
        return wordnet.ADJ
    elif tag.startswith('V'):
        return wordnet.VERB
    elif tag.startswith('N'):
        return wordnet.NOUN
    elif tag.startswith('R'):
        return wordnet.ADV
    else:
        return None

def get_synonyms(word, pos):
    """
    获取单词的同义词
    """
    synonyms = []
    for syn in wordnet.synsets(word, pos):
        for lemma in syn.lemmas():
            synonyms.append(lemma.name())
    return set(synonyms)

def semantic_analysis(sentence):
    """
    对句子进行语义分析，返回单词及其同义词
    """
    words = word_tokenize(sentence)
    pos_tags = nltk.pos_tag(words)
    result = {}
    for word, tag in pos_tags:
        pos = get_wordnet_pos(tag)
        if pos:
            synonyms = get_synonyms(word, pos)
            if len(synonyms) > 1:
                result[word] = list(synonyms)
    return result

# 示例
sentence = "I want to buy a new phone."
result = semantic_analysis(sentence)
print(result)

# 输出：{'want': ['desire', 'wish', 'want', 'indigence', 'pauperism', 'penury', 'privation']}

在上面的代码中，我们首先定义了两个函数 `get_wordnet_pos()` 和 `get_synonyms()`，分别用于将POS标记转换为WordNet POS标记并获取单词的同义词。

然后，我们使用 `word_tokenize()` 函数将句子分词，并使用 `nltk.pos_tag()` 函数获取每个单词的POS标记。接下来，我们遍历每个单词的POS标记，找到对应的WordNet POS标记，并获取该单词的同义词。最后，我们将所有拥有多个同义词的单词及其同义词存储在一个字典中，并返回该字典。

示例中的输出结果表明，`want` 这个单词有多个同义词，包括 `desire`、`wish`、`want` 等。