[Trò chơi điện tử] Một trò chơi máy tính thời kỳ đầu, sau này phổ biến trên điện thoại di động, trong đó người chơi cố gắng điều khiển một con rắn không ngừng lớn lên để thu thập thức ăn và tránh va chạm vào tường hoặc đuôi rắn
Một chiếc khăn lông dài làm từ chất liệu mềm, chẳng hạn như lông thú hoặc lông vũ
Một con trăn Nam Mỹ rất dài và nặng [Eunectes murinus] sống trên cây và nước
Tìm một từ khác cho trăn. Trong trang này, bạn có thể khám phá 20 từ đồng nghĩa, trái nghĩa, thành ngữ và các từ liên quan cho python, như. rắn, boa, tcl, php, java, gtk, smalltalk, ctypes, boa-constrictor, perl và wxpython
Từ đồng nghĩa và trái nghĩa có sẵn như là một phần của mạng từ, một cơ sở dữ liệu từ vựng cho ngôn ngữ tiếng Anh. Nó có sẵn như là một phần của quyền truy cập tập đoàn nltk. Trong wordnet Từ đồng nghĩa là những từ biểu thị cùng một khái niệm và có thể hoán đổi cho nhau trong nhiều ngữ cảnh để chúng được nhóm thành các bộ không có thứ tự [bộ đồng nghĩa]. Chúng tôi sử dụng các tập hợp này để rút ra các từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa như trong các chương trình dưới đây
from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["Soil"]:
for lm in syn.lemmas[]:
synonyms.append[lm.name[]]
print [set[synonyms]]
Khi chúng tôi chạy chương trình trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau -
set[[grease', filth', dirt', begrime', soil', grime', land', bemire', dirty', grunge', stain', territory', colly', ground']]
Để có được các từ trái nghĩa, chúng ta chỉ cần sử dụng chức năng từ trái nghĩa
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["ahead"]:
for lm in syn.lemmas[]:
if lm.antonyms[]:
antonyms.append[lm.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
Khi chúng tôi chạy chương trình trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau -
set[[backward', back']]
NLTK Wordnet có thể được sử dụng để tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa của từ. Gói NLTK Corpus được sử dụng để đọc ngữ liệu để hiểu ngữ nghĩa từ vựng của các từ trong tài liệu. Mạng từ liên quan đến quan hệ ngữ nghĩa của từ và ý nghĩa của chúng trong cơ sở dữ liệu từ vựng. Các quan hệ ngữ nghĩa trong WordNet là siêu từ, từ đồng nghĩa, từ đồng nghĩa, từ trái nghĩa, từ đồng nghĩa. NLTK WordNet bao gồm việc sử dụng các tập hợp để tìm các từ trong WordNet với cách sử dụng, định nghĩa và ví dụ của chúng. NLTK WordNet là để tìm các biểu diễn giữa các giác quan. Phát hiện loại quan hệ được kết nối với WordNet với ngữ nghĩa từ vựng. Một con chó có thể là động vật có vú và điều này có thể được diễn đạt bằng một câu loại quan hệ “IS-A”. Do đó, NLTK Wordnet được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các từ trong tài liệu, phát hiện thư rác, phát hiện trùng lặp hoặc đặc điểm của các từ trong văn bản bằng Thẻ POS của chúng
NLTK Lemmatization, bắt đầu từ gốc, mã hóa và gắn thẻ POS có liên quan đến Mạng từ NLTK để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Để sử dụng Mạng từ của Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên với hiệu quả tốt hơn, các từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa, từ đồng nghĩa, siêu biệt danh và từ trái nghĩa cũng như tất cả các mối quan hệ từ vựng nên được sử dụng để xử lý văn bản và làm sạch văn bản. Trong hướng dẫn NLTK WordNet Python này, việc tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa, cùng với tính toán độ tương tự của từ sẽ được sử dụng với NLTK Corpus Reader cho ngôn ngữ tiếng Anh
Một ví dụ nhanh về cách tìm từ đồng nghĩa và trái nghĩa với NLTK Python có thể được tìm thấy bên dưới
def synonym_antonym_extractor[phrase]:
from nltk.corpus import wordnet
synonyms = []
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets[phrase]:
for l in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
if l.antonyms[]:
antonyms.append[l.antonyms[][0].name[]]
print[set[synonyms]]
print[set[antonyms]]
synonym_antonym_extractor[phrase="word"]
OUTPUT >>>
{'tidings', 'password', 'Holy_Writ', 'Good_Book', 'Bible', 'discussion', 'news', 'parole', 'give_voice', 'articulate', 'Son', 'word', 'Holy_Scripture', 'Book', 'give-and-take', 'Christian_Bible', 'intelligence', 'Logos', 'phrase', 'word_of_honor', 'formulate', 'Scripture', 'Word', 'watchword', 'countersign', 'Word_of_God'}
set[]Khối mã mẫu tìm Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa với Python NLTK liên quan đến việc tạo hàm tùy chỉnh, “nltk. corpus”, và “wordnet” với “syn. bổ đề”, “đồng bộ. từ trái nghĩa” cùng với vòng lặp for. Cụm từ “từ” đã được sử dụng làm ví dụ cho việc tìm Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa trong NLTK. Theo Mạng từ trong NLTK. corpus, không có từ trái nghĩa cho cụm từ "từ", nhưng các từ đồng nghĩa là "mật khẩu", "Holy Writ", "Good Book", "Kinh thánh", "Thảo luận", "Tin tức", "Tạm tha". NLTK Từ đồng nghĩa và trái nghĩa liên quan đến từ đồng nghĩa từ vựng và từ đồng nghĩa theo ngữ cảnh từ Mạng từ
Trong hướng dẫn tìm Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa trong Python và NLTK này, việc sử dụng Mạng từ NLTK cho ngữ nghĩa từ vựng, sự tương đồng của từ và từ đồng nghĩa, từ trái nghĩa, siêu từ, từ trái nghĩa, khung động từ, v.v. sẽ được xử lý
Nội dung của Điều thể hiện
- 1. Làm cách nào để tìm từ đồng nghĩa của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 2. Làm cách nào để tìm từ trái nghĩa của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 3. Làm cách nào để sử dụng Hàm Python tùy chỉnh để Tìm Từ đồng nghĩa và Trái nghĩa với Mạng từ NLTK?
- 3. 1. Làm cách nào để sử dụng tính năng Gắn thẻ POS cho Tìm kiếm Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa với Mạng từ NLTK?
- 3. 1. 1. Làm cách nào để tìm định nghĩa của từ đồng nghĩa với Mạng từ NLTK?
- 3. 1. 2. Làm cách nào để tìm các ví dụ câu cho các từ trong Mạng từ NLTK?
- 3. 1. 3. Làm cách nào để trích xuất đồng thời Từ đồng nghĩa và Định nghĩa của chúng với Mạng từ NLTK?
- 3. 2. Làm cách nào để trích xuất từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa từ các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh thông qua NLTK Wordnet?
- 3. 1. Làm cách nào để sử dụng tính năng Gắn thẻ POS cho Tìm kiếm Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa với Mạng từ NLTK?
- 4. Ngữ nghĩa từ vựng nào khác có thể được trích xuất bằng Mạng từ NLTK ngoài Từ trái nghĩa và Từ đồng nghĩa?
- 4. 1. Làm cách nào để tìm siêu âm của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 4. 2. Làm cách nào để tìm từ trái nghĩa của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 4. 3. Làm cách nào để tìm các khung động từ của một động từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 4. 4. Làm cách nào để tìm các từ tương tự cho một từ được nhắm mục tiêu bằng NLTK WordNet và Python?
- 4. 5. Làm cách nào để tìm miền chủ đề của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 4. 6. Làm cách nào để tìm miền của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 4. 7. Làm cách nào để tìm miền sử dụng của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
- 5. Cách sử dụng Mạng từ cho các ngôn ngữ khác bằng Python NLTK?
- 6. Nhiệm vụ NLP liên quan đến Mạng từ với NLTK là gì?
- 7. Các thuật ngữ liên quan đến Mạng từ từ NLTK là gì?
- 8. Suy nghĩ cuối cùng về NLTK WordNet và SEO toàn diện
Làm cách nào để tìm từ đồng nghĩa của một từ với NLTK WordNet và Python?
Để tìm từ đồng nghĩa với NLTK WordNet, cần làm theo hướng dẫn bên dưới
- Nhập NLTK. kho văn bản
- Nhập WordNet từ NLTK. kho văn bản
- Tạo một danh sách để gán các giá trị từ đồng nghĩa của từ
- Sử dụng phương pháp "đồng bộ"
- sử dụng “đồng bộ. lemmas” để gán các từ đồng nghĩa cho danh sách với vòng lặp for
- Gọi các từ đồng nghĩa của từ với NLTK WordNet trong một tập hợp
Dưới đây là một ví dụ về việc tìm từ đồng nghĩa của một từ thông qua NLTK và Python
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Trong ví dụ trên, từ “yêu” được sử dụng để tìm các từ đồng nghĩa của nó cho các ngữ cảnh khác nhau với NLTK và Python. Các từ đồng nghĩa được tìm thấy cho "tình yêu" liên quan đến "thân yêu nhất", "nói dối với", "vít", "bonk", "đam mê", "mật ong" và một số loại phụ như "tình yêu tình dục", "tình yêu khiêu dâm". Một từ có thể là từ đồng nghĩa của một từ khác và các từ có liên quan và kết nối gián tiếp có thể được đưa vào danh sách từ đồng nghĩa của một từ với NLTK WordNet. Do đó, để tìm các từ đồng nghĩa theo ngữ cảnh khác nhau và các cụm từ anh chị em cho một từ, NLTK có thể được sử dụng. Các hợp chất thành phần và các hợp chất không thành phần, hoặc từ đồng nghĩa được sử dụng bởi các công cụ tìm kiếm. Đối với dự án tạo công cụ tìm kiếm hoặc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm, Mạng từ NLTK và các từ đồng nghĩa nổi bật để hiểu ngữ cảnh của dữ liệu văn bản. Do đó, từ Bằng sáng chế của Google, NLTK và WordNet có thể được tìm thấy như phương pháp được đề cập để tìm từ đồng nghĩa
Làm cách nào để tìm từ trái nghĩa của một từ với NLTK WordNet và Python?
Để tìm Từ trái nghĩa với NLTK WordNet và Python, cần làm theo các hướng dẫn sau
- Nhập NLTK. kho văn bản
- Nhập WordNet từ NLTK. kho văn bản
- Tạo một danh sách để gán các giá trị từ đồng nghĩa của từ
- Sử dụng phương pháp "đồng bộ"
- sử dụng “đồng bộ. lemmas” để gán các từ đồng nghĩa cho danh sách với vòng lặp for
- Sử dụng phương thức “antonyms[]” với thuộc tính “name” để gọi từ trái nghĩa của cụm từ
- Gọi tên các từ trái nghĩa với NLTK WordNet trong một tập hợp
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Từ trái nghĩa của từ “yêu” đã được tìm thấy là “ghét” thông qua ví dụ mã tìm từ trái nghĩa NLTK. Tìm Từ đồng nghĩa và Trái nghĩa từ các câu bằng cách mã hóa các từ trong câu có lợi để xem các kết nối theo ngữ cảnh có thể có để hiểu nội dung với NLP. Do đó, việc tạo một hàm tùy chỉnh để tìm từ đồng nghĩa trong văn bản bằng Python rất hữu ích. Phần tiếp theo của Hướng dẫn tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa trong Python của NLTK với WordNet sẽ nói về việc tạo hàm tùy chỉnh
Làm cách nào để sử dụng Hàm Python tùy chỉnh để tìm Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa với NLTK WordNet?
Để sử dụng Hàm tùy chỉnh Python để tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa với NLTK, hãy làm theo hướng dẫn bên dưới
- Tạo một hàm tùy chỉnh bằng lệnh “def” tích hợp sẵn trong Python
- Sử dụng văn bản để tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa làm đối số của hàm tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa tùy chỉnh Hàm Python
- Nhập “word_tokenize” từ “nltk. token hóa”
- Nhập “wordnet” từ “nltk. kho văn bản
- Nhập “defualtdict” từ “bộ sưu tập”
- Nhập “pprint” để in đẹp các từ trái nghĩa và từ đồng nghĩa
- Mã hóa các từ trong câu để tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa với NLTK
- Tạo danh sách từ trái nghĩa và từ đồng nghĩa với “defaultdict[list]”
- Sử dụng vòng lặp for với các mã thông báo của câu được mã hóa bằng NLTK để tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa
- Sử dụng vòng lặp for với “bộ đồng nghĩa” để tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa
- Sử dụng câu lệnh “if” để kiểm tra xem từ trái nghĩa của từ có tồn tại hay không
- Sử dụng “pprint. pformat” và “dict” để tạo danh sách từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa có thể ghi vào tệp txt
- Nối tất cả các từ đồng nghĩa và trái nghĩa cho mỗi từ trong câu với danh sách từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa đã tạo
- Mở một tệp mới dưới dạng txt
- In tất cả các từ đồng nghĩa và trái nghĩa vào một tệp txt
- Đóng tệp txt đã mở và tạo
Một ví dụ về việc sử dụng WordNet NLTK để tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa từ một câu ví dụ có thể được tìm thấy bên dưới
def text_parser_synonym_antonym_finder[text:str]:
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import wordnet
from collections import defaultdict
import pprint
tokens = word_tokenize[text]
synonyms = defaultdict[list]
antonyms = defaultdict[list]
for token in tokens:
for syn in wordnet.synsets[token]:
for i in syn.lemmas[]:
#synonyms.append[i.name[]]
#print[f'{token} synonyms are: {i.name[]}']
synonyms[token].append[i.name[]]
if i.antonyms[]:
#antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
#print[f'{token} antonyms are: {i.antonyms[][0].name[]}']
antonyms[token].append[i.antonyms[][0].name[]]
pprint.pprint[dict[synonyms]]
pprint.pprint[dict[synonyms]]
synonym_output = pprint.pformat[[dict[synonyms]]]
antonyms_output = pprint.pformat[[dict[antonyms]]]
with open[str[text[:5]] + ".txt", "a"] as f:
f.write["Starting of Synonyms of the Words from the Sentences: " + synonym_output + "\n"]
f.write["Starting of Antonyms of the Words from the Sentences: " + antonyms_output + "\n"]
f.close[]
text_parser_synonym_antonym_finder[text="WordNet is a lexical database that has been used by a major search engine. From the WordNet, information about a given word or phrase can be calculated such as"]
OUTPUT >>>
Starting of Synonyms of the Words from the Sentences: {'WordNet': ['wordnet',
'WordNet',
'Princeton_WordNet',
'wordnet',
'WordNet',
'Princeton_WordNet'],
'a': ['angstrom',
'angstrom_unit',
'A',
'vitamin_A',
'antiophthalmic_factor',
'axerophthol',
'A',
'deoxyadenosine_monophosphate',
'A',
'adenine',
'A',
'ampere',
'amp',
'A',
'A',
'a',
'A',
'type_A',
'group_A',
'angstrom',
'angstrom_unit',
'A',
'vitamin_A',
'antiophthalmic_factor',
'axerophthol',
'A',
'deoxyadenosine_monophosphate',
'A',
'adenine',
'A',
'ampere',
'amp',
'A',
'A',
'a',
'A',
'type_A',
'group_A',
'angstrom',
'angstrom_unit',
'A',
'vitamin_A',
'antiophthalmic_factor',
'axerophthol',
'A',
'deoxyadenosine_monophosphate',
'A',
'adenine',
'A',
'ampere',
'amp',
'A',
'A',
'a',
'A',
'type_A',
'group_A'],
'about': ['about',
'astir',
'approximately',
'about',
'close_to',
'just_about',
'some',
'roughly',
'more_or_less',
'around',
'or_so',
'about',
'around',
'about',
'around',
'about',
'around',
'about',
'around',
'about',
'about',
'almost',
'most',
'nearly',
'near',
'nigh',
'virtually',
'well-nigh'],
'as': ['arsenic',
'As',
'atomic_number_33',
'American_Samoa',
'Eastern_Samoa',
'AS',
'angstrom',
'angstrom_unit',
'A',
'vitamin_A',
'antiophthalmic_factor',
'axerophthol',
'A',
'deoxyadenosine_monophosphate',
'A',
'adenine',
'A',
'ampere',
'amp',
'A',
'A',
'a',
'A',
'type_A',
'group_A',
'equally',
'as',
'every_bit'],
'be': ['beryllium',
'Be',
'glucinium',
'atomic_number_4',
'be',
'be',
'be',
'exist',
'be',
'be',
'equal',
'be',
'constitute',
'represent',
'make_up',
'comprise',
'be',
'be',
'follow',
'embody',
'be',
'personify',
'be',
'be',
'live',
'be',
'cost',
'be'],
'been': ['be',
'be',
'be',
'exist',
'be',
'be',
'equal',
'be',
'constitute',
'represent',
'make_up',
'comprise',
'be',
'be',
'follow',
'embody',
'be',
'personify',
'be',
'be',
'live',
'be',
'cost',
'be'],
'by': ['by', 'past', 'aside', 'by', 'away'],
'calculated': ['calculate',
'cipher',
'cypher',
'compute',
'work_out',
'reckon',
'figure',
'calculate',
'estimate',
'reckon',
'count_on',
'figure',
'forecast',
'account',
'calculate',
'forecast',
'calculate',
'calculate',
'aim',
'direct',
'count',
'bet',
'depend',
'look',
'calculate',
'reckon',
'deliberate',
'calculated',
'measured'],
'can': ['can',
'tin',
'tin_can',
'can',
'canful',
'can',
'can_buoy',
'buttocks',
'nates',
'arse',
'butt',
'backside',
'bum',
'buns',
'can',
'fundament',
'hindquarters',
'hind_end',
'keister',
'posterior',
'prat',
'rear',
'rear_end',
'rump',
'stern',
'seat',
'tail',
'tail_end',
'tooshie',
'tush',
'bottom',
'behind',
'derriere',
'fanny',
'ass',
'toilet',
'can',
'commode',
'crapper',
'pot',
'potty',
'stool',
'throne',
'toilet',
'lavatory',
'lav',
'can',
'john',
'privy',
'bathroom',
'can',
'tin',
'put_up',
'displace',
'fire',
'give_notice',
'can',
'dismiss',
'give_the_axe',
'send_away',
'sack',
'force_out',
'give_the_sack',
'terminate'],
'database': ['database'],
'engine': ['engine',
'engine',
'locomotive',
'engine',
'locomotive_engine',
'railway_locomotive',
'engine'],
'given': ['given',
'presumption',
'precondition',
'give',
'yield',
'give',
'afford',
'give',
'give',
'give',
'pay',
'hold',
'throw',
'have',
'make',
'give',
'give',
'throw',
'give',
'gift',
'present',
'give',
'yield',
'give',
'pay',
'devote',
'render',
'yield',
'return',
'give',
'generate',
'impart',
'leave',
'give',
'pass_on',
'establish',
'give',
'give',
'give',
'sacrifice',
'give',
'pass',
'hand',
'reach',
'pass_on',
'turn_over',
'give',
'give',
'dedicate',
'consecrate',
'commit',
'devote',
'give',
'give',
'apply',
'give',
'render',
'grant',
'give',
'move_over',
'give_way',
'give',
'ease_up',
'yield',
'feed',
'give',
'contribute',
'give',
'chip_in',
'kick_in',
'collapse',
'fall_in',
'cave_in',
'give',
'give_way',
'break',
'founder',
'give',
'give',
'give',
'afford',
'open',
'give',
'give',
'give',
'give',
'yield',
'give',
'give',
'give',
'give',
'give',
'give',
'give',
'give',
'give',
'give',
'give',
'given',
'granted',
'apt',
'disposed',
'given',
'minded',
'tending'],
'has': ['hour_angle',
'HA',
'have',
'have_got',
'hold',
'have',
'feature',
'experience',
'receive',
'have',
'get',
'own',
'have',
'possess',
'get',
'let',
'have',
'consume',
'ingest',
'take_in',
'take',
'have',
'have',
'hold',
'throw',
'have',
'make',
'give',
'have',
'have',
'have',
'experience',
'have',
'induce',
'stimulate',
'cause',
'have',
'get',
'make',
'accept',
'take',
'have',
'receive',
'have',
'suffer',
'sustain',
'have',
'get',
'have',
'get',
'make',
'give_birth',
'deliver',
'bear',
'birth',
'have',
'take',
'have'],
'information': ['information',
'info',
'information',
'information',
'data',
'information',
'information',
'selective_information',
'entropy'],
'is': ['be',
'be',
'be',
'exist',
'be',
'be',
'equal',
'be',
'constitute',
'represent',
'make_up',
'comprise',
'be',
'be',
'follow',
'embody',
'be',
'personify',
'be',
'be',
'live',
'be',
'cost',
'be'],
'lexical': ['lexical', 'lexical'],
'major': ['major',
'Major',
'John_Major',
'John_R._Major',
'John_Roy_Major',
'major',
'major',
'major',
'major',
'major',
'major',
'major',
'major',
'major',
'major',
'major'],
'or': ['Oregon',
'Beaver_State',
'OR',
'operating_room',
'OR',
'operating_theater',
'operating_theatre',
'surgery'],
'phrase': ['phrase',
'phrase',
'musical_phrase',
'idiom',
'idiomatic_expression',
'phrasal_idiom',
'set_phrase',
'phrase',
'phrase',
'give_voice',
'formulate',
'word',
'phrase',
'articulate',
'phrase'],
'search': ['search',
'hunt',
'hunting',
'search',
'search',
'lookup',
'search',
'search',
'search',
'seek',
'look_for',
'search',
'look',
'research',
'search',
'explore',
'search'],
'such': ['such', 'such'],
'used': ['use',
'utilize',
'utilise',
'apply',
'employ',
'use',
'habituate',
'use',
'expend',
'use',
'practice',
'apply',
'use',
'use',
'used',
'exploited',
'ill-used',
'put-upon',
'used',
'victimized',
'victimised',
'secondhand',
'used'],
'word': ['word',
'word',
'news',
'intelligence',
'tidings',
'word',
'word',
'discussion',
'give-and-take',
'word',
'parole',
'word',
'word_of_honor',
'word',
'Son',
'Word',
'Logos',
'password',
'watchword',
'word',
'parole',
'countersign',
'Bible',
'Christian_Bible',
'Book',
'Good_Book',
'Holy_Scripture',
'Holy_Writ',
'Scripture',
'Word_of_God',
'Word',
'give_voice',
'formulate',
'word',
'phrase',
'articulate']}
Starting of Antonyms of the Words from the Sentences: {'be': ['differ'],
'been': ['differ'],
'can': ['hire'],
'given': ['take', 'starve'],
'has': ['lack', 'abstain', 'refuse'],
'is': ['differ'],
'major': ['minor', 'minor', 'minor', 'minor', 'minor', 'minor', 'minor'],
'used': ['misused']}
Ở ví dụ trên, một câu đã được sử dụng làm ví dụ cho việc tìm từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa với một hàm Python tùy chỉnh là ” text_parser_synonym_antonym_finder”. Bên dưới, bạn có thể thấy đầu ra “txt” của trình trích xuất từ đồng nghĩa và trái nghĩa từ một câu
Để tìm và trích xuất từ đồng nghĩa và trái nghĩa từ văn bản, chúng tôi đã tạo một “. txt” với tên của từ đầu tiên của câu. Điều quan trọng cần lưu ý là với NLTK WordNet và Python, một từ có thể có nhiều từ đồng nghĩa với cùng một từ vì có các Thẻ POS khác nhau cho mỗi từ trong danh sách từ trái nghĩa và từ đồng nghĩa
Làm cách nào để sử dụng tính năng Gắn thẻ POS cho Tìm kiếm Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa với NLTK WordNet?
Để sử dụng Gắn thẻ POS để tìm từ đồng nghĩa và trái nghĩa với Mạng từ NLTK, thuộc tính “pos” nên được sử dụng với Mạng từ của NLTK. Dưới đây là một ví dụ về cách sử dụng Gắn thẻ POS để tìm từ trái nghĩa và từ đồng nghĩa với NLTK WordNet
________số 8Tính năng Gắn thẻ POS cho Từ đồng nghĩa và Từ trái nghĩa với NLTK WordNet hiển thị các tập hợp từ đồng nghĩa khác nhau [vòng đồng nghĩa] cho các từ đồng nghĩa và trái nghĩa khác nhau của một từ dựa trên ngữ cảnh của từ đó. Ví dụ, “tình yêu. v. 01” và “tình yêu. v. 02” không giống nhau về ngữ cảnh. Để thấy sự khác biệt của một từ về nghĩa đồng nghĩa và ngữ cảnh, có thể sử dụng phương pháp “định nghĩa” của NLTK với POS Tagging. Để tìm hiểu thêm về Gắn thẻ POS NLTK, hãy đọc hướng dẫn và hướng dẫn liên quan
Làm thế nào để tìm định nghĩa của một từ đồng nghĩa với NLTK WordNet?
Để tìm định nghĩa của từ đồng nghĩa với Mạng từ NLTK bằng cách hiểu ngữ cảnh của nó, “mạng từ. synset[“ví dụ từ”, pos = wordnet. THẺ POS]. định nghĩa []” phương pháp nên được sử dụng. Để thấy hai nghĩa khác nhau của cùng một từ là từ đồng nghĩa, từ “yêu” sẽ được sử dụng làm ví dụ dưới đây
wordnet.synset["love.v.01"].definition[]
OUTPUT >>>
'have a great affection or liking for'Định nghĩa ví dụ tìm kiếm từ đồng nghĩa của một từ với NLTK WordNet ở trên minh họa ví dụ động từ đầu tiên của “yêu” là “có một tình cảm tuyệt vời hoặc thích đối với”. Ví dụ dưới đây sẽ cho thấy định nghĩa động từ thứ hai của "tình yêu"
set[[grease', filth', dirt', begrime', soil', grime', land', bemire', dirty', grunge', stain', territory', colly', ground']]0
Ví dụ tìm nghĩa thứ hai của một từ với NLTK WordNet có thể được tìm thấy ở trên. Ý nghĩa thứ hai của từ “yêu” là “có được niềm vui từ”. Do đó, ngay cả khi từ đồng nghĩa của một từ có cùng “chuỗi” với một “cụm từ”, thì nghĩa vẫn có thể khác. Như vậy, một từ có thể có nhiều từ đồng nghĩa, có hình dạng giống nhau nhưng nghĩa khác nhau. Có thể tìm thấy Mạng từ NLTK bằng cách tìm các ngữ cảnh khác nhau, ý nghĩa của các từ đồng nghĩa với sự trợ giúp của Gắn thẻ POS với NLTK và Tìm định nghĩa của một từ. Để cải thiện sự hiểu biết theo ngữ cảnh của một câu với NLTK, các ví dụ sử dụng từ có thể được gọi là. Tìm định nghĩa từ bằng Python có các phương pháp khác như sử dụng PyDictionary, nhưng NLTK WordNet cung cấp các lợi ích khác như tìm ví dụ câu cho từ hoặc tìm các ngữ cảnh khác nhau của từ với từ trái nghĩa và từ đồng nghĩa của từ đó
Làm cách nào để tìm các ví dụ câu cho các từ trong NLTK WordNet?
Để tìm các ví dụ câu với NLTK WordNet, “wordnet. đồng nghĩa. ví dụ []” phương pháp được sử dụng. Có thể tìm thấy một ví dụ về trích xuất ví dụ câu với NLTK WordNet bên dưới
set[[grease', filth', dirt', begrime', soil', grime', land', bemire', dirty', grunge', stain', territory', colly', ground']]1
Trong ví dụ trên, ý nghĩa danh từ đầu tiên của từ “love” được sử dụng với “wordnet. tập hợp []. phương thức ví dụ[]”. Câu “Tôi yêu món ăn Pháp” và “Cô ấy yêu ông chủ của mình và làm việc chăm chỉ vì ông ấy” là những ví dụ về câu mà từ “yêu” được sử dụng với một ý nghĩa cụ thể
set[[grease', filth', dirt', begrime', soil', grime', land', bemire', dirty', grunge', stain', territory', colly', ground']]2
Nghĩa thứ nhất của “yêu” với tư cách là “động từ” được dùng để lấy ví dụ như trên. Câu “Tôi thích nấu ăn” được Mạng từ NLTK trả về như một ví dụ về nghĩa đầu tiên của động từ “yêu”. Phương thức “ví dụ[]” của NLTK WordNet rất hữu ích để xem ngữ cảnh chính xác của từ cụ thể và Thẻ POS của từ đó với giá trị số được phiên bản của từ đó
Làm cách nào để trích xuất các từ đồng nghĩa và định nghĩa của chúng cùng lúc với NLTK WordNet?
Để trích xuất các từ đồng nghĩa và định nghĩa của chúng với NLTK WordNet, “mạng từ. synset” và phương thức “lemmas[]” với phương thức “definition[]” nên được sử dụng. Các hướng dẫn bên dưới nên được thực hiện để trích xuất các từ đồng nghĩa và định nghĩa của chúng cùng lúc với NLTK WordNet
- Sử dụng “mạng từ. synset[]” cho một từ chẳng hạn như “tình yêu” hoặc “cụm từ”
- Lấy bổ đề của vành đồng nghĩa cụ thể bằng phương pháp “bổ đề[]”
- In “bổ đề. name[]” và “definition[]” cùng một lúc
Dưới đây, bạn có thể tìm thấy đầu ra ví dụ
set[[grease', filth', dirt', begrime', soil', grime', land', bemire', dirty', grunge', stain', territory', colly', ground']]3
Ví dụ trên dành cho mọi biến thể của từ “yêu” với các từ đồng nghĩa có thể có của nó và ngữ cảnh của chúng. Nó cho thấy cách nội dung có thể phong phú hơn với một số loại từ vựng nhất định và cách ngữ cảnh có thể được đào sâu hơn nữa để cải thiện mức độ liên quan. Một hệ thống Truy xuất Thông tin khả thi có thể hiểu mục đích của nội dung với các từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa này hơn nữa. Vì vậy, NLTK WordNet và trích xuất từ đồng nghĩa, từ trái nghĩa cùng với việc kiểm tra định nghĩa của từ và câu ví dụ là rất quan trọng
Làm cách nào để trích xuất các từ đồng nghĩa và trái nghĩa từ các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh qua NLTK Wordnet?
Để trích xuất các từ đồng nghĩa và trái nghĩa từ các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh thông qua NLTK Wordnet, nên sử dụng phương pháp “langs[]”. Với NLTK WordNet và phương pháp “lang”, Mã ngôn ngữ ISO-639 nên được sử dụng. Mã ngôn ngữ ISO-639 chứa mã ngôn ngữ có phím tắt. Có thể xem các mã ngôn ngữ có thể được sử dụng với NLTK WordNet bên dưới
- tiếng anh
- cũng như
- cây ngải cứu
- bóng đèn
- con mèo
- cmn
- đàn
- tiếng kêu
- eus
- fas
- vây
- fra
- glg
- heb
- HR V
- ind
- nó
- jpn
- nld
- không
- quý tộc
- tội phạm
- hiên
- qcn
- slv
- spa
- swe
- tha
- zsm
Để sử dụng Mã ngôn ngữ ISO-639 với NLTK WordNet để tìm từ đồng nghĩa và trái nghĩa với thuộc tính “lang”, bạn có thể xem ví dụ bên dưới
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Có thể xem ví dụ về việc sử dụng phương pháp “lang” để tìm từ đồng nghĩa của từ “yêu” với động từ đầu tiên có nghĩa trong tiếng Pháp ở trên. Các từ đồng nghĩa của "tình yêu" như một động từ trong tiếng Pháp có thể được nhìn thấy dưới đây
Các loại bản dịch ngôn ngữ này với các từ đồng nghĩa khác nhau từ các ngữ cảnh khác nhau có thể được sử dụng để tìm sự liên quan theo ngữ cảnh giữa các tài liệu khác nhau từ các ngôn ngữ khác nhau. Như vậy, NLTK là một công cụ có giá trị cho các công cụ tìm kiếm. Và, Mã ngôn ngữ ISO-639 đã được sử dụng cho thuộc tính hreflang trong ngữ cảnh SEO như trong phương pháp “lang” của NLTK WordNet
Ngữ nghĩa từ vựng nào khác có thể được trích xuất bằng NLTK WordNet ngoài Từ trái nghĩa và Từ đồng nghĩa?
Các ngữ nghĩa từ vựng khác có thể được trích xuất bằng NLTK WordNet bên cạnh các từ trái nghĩa và từ đồng nghĩa được liệt kê bên dưới
- siêu âm. Hypernym là đối lập [trái nghĩa] của Hyponym. Hypnerym là thứ vượt trội của một loại sự vật. NLTK WordNet có thể được sử dụng để trích xuất các siêu từ của một từ với thuộc tính “hypnerym”
- ẩn danh. Hyponym là đối lập [trái nghĩa] của Hypernym. Hy danh là cái bên trong của một lớp sự vật. NLTK WordNet có thể được sử dụng để trích xuất từ trái nghĩa của một từ với thuộc tính “hyponym”
- Từ đồng nghĩa. Holonym là đối lập [trái nghĩa] của Meronym. Holonym là tên của toàn bộ thứ có nhiều phần. NLTK WordNet có thể được sử dụng để trích xuất các siêu từ của một từ với thuộc tính “member_holonym”
- từ đồng nghĩa. Meronym là đối diện [trái nghĩa] của Holonym. Nó đại diện cho tên bộ phận trong sự vật. NLTK WordNet có thể được sử dụng để trích xuất các siêu từ của một từ với thuộc tính “hypnerym”. NLTK WordNet có “member_meronyms” để trích xuất từ đồng nghĩa của một từ
Ngữ nghĩa từ vựng liên quan đến từ siêu nghĩa, từ trái nghĩa, từ đồng nghĩa, từ đồng nghĩa, từ trái nghĩa, từ đồng nghĩa và nhiều quan hệ từ ngữ nghĩa hơn. Ghi nhãn vai trò ngữ nghĩa và ngữ nghĩa từ vựng được kết nối trực tiếp với SEO ngữ nghĩa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong ngữ cảnh này, Mạng từ NLTK và Quan hệ từ vựng như siêu từ, từ dưới nghĩa, từ viết tắt rất quan trọng đối với SEO và NLP
Làm cách nào để tìm siêu âm của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
Để tìm Siêu âm của một từ và để xem các tên lớp cấp trên của nó, nên sử dụng phương thức “hypernym[]” trong Mạng từ và Tập hợp từ NLTK. Hypernym là một phần của Quan hệ từ vựng trong Mạng từ NLTK giải thích các khái niệm cấp trên và cấp trên của một từ. Một hypernym có thể hiển thị ngữ cảnh của từ. Một ví dụ về việc tìm siêu âm của một từ có thể được nhìn thấy dưới đây
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Phần giải thích về “cách tìm siêu âm của một từ bằng khối mã NLTK” ở bên dưới
- Nhập NLTK và WordNet
- Sử dụng ". phương pháp synsets” của mạng từ
- Sử dụng vòng lặp for cho tất cả các ngữ cảnh của cụm từ
Ví dụ về việc khám phá các siêu từ của cụm từ đã chọn đại diện cho các ngữ cảnh “danh từ” và “động từ” khác nhau. Như vậy, có nhiều đường dẫn siêu tên khác nhau. Khoảng cách hypernym đại diện cho các kết nối khái niệm khác nhau với một hệ thống phân cấp từ vựng có ý nghĩa. Chẳng hạn, cụm từ “love” có “feeling” là siêu biệt danh, cảm giác với ngữ cảnh “danh từ” đầu tiên trong khi “thuộc tính” là ví dụ siêu biệt danh thứ hai cho ngữ cảnh “danh từ” thứ hai. Ngữ cảnh của các từ có thể được nhìn thấy với định nghĩa của nó như dưới đây
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}WordNet nói rằng “tình yêu. n. 01” có nghĩa là một cảm xúc tích cực mạnh mẽ. Do đó, từ siêu nghĩa của từ "tình yêu" cho ngữ cảnh danh từ đầu tiên là "cảm giác" đồng nghĩa với "cảm xúc". Đối với từ siêu nghĩa của ngữ cảnh thứ hai là phiên bản “danh từ” thứ hai của “tình yêu”, ví dụ dưới đây
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Từ "thuộc tính" là từ siêu nghĩa của từ "tình yêu" cho danh từ thứ hai có nghĩa là "bất kỳ đối tượng nào của tình cảm nồng nhiệt hoặc sự tận tâm". Như vậy, tùy theo ngữ cảnh của một từ mà nghĩa và các siêu từ sẽ thay đổi. Các đường dẫn và khoảng cách siêu biệt hiệu của Mạng từ có thể ảnh hưởng đến điểm chủ đề và mức độ liên quan về ngữ nghĩa của một phần nội dung với một truy vấn hoặc ngữ cảnh. Một ví dụ tìm kiếm “hypernym” khác có thể được tìm thấy bên dưới
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Cụm từ "con chó" với ý nghĩa danh từ đầu tiên có các siêu từ khác nhau từ "chó đốm" đến "griffon" hoặc "con chó con" và "con chó làm việc". Tất cả những siêu biệt danh đó có thể gần với nghĩa của con chó trong tài liệu hơn tùy theo ngữ cảnh chung của tài liệu. Tìm hypernyms và hyponyms được kết nối với nhau. Các từ ám chỉ có thể hoàn thành ý nghĩa của một từ siêu nghĩa cho cụm từ đã chọn trong Mạng từ NLTK
Làm cách nào để tìm từ trái nghĩa của một từ với NLTK WordNet và Python?
Để tìm từ trái nghĩa của một từ với NLTK WordNet và Python, có thể sử dụng phương pháp “hyponyms[]”. Việc tìm kiếm từ trái nghĩa có lợi khi xem các mối quan hệ từ vựng của một từ như một siêu từ. Các từ trái nghĩa bao gồm các loại kém hơn của các phiên bản kém hơn của một cụm từ cụ thể với các ngữ cảnh khác nhau. Để tìm từ trái nghĩa với NLTK và NLP, hãy làm theo hướng dẫn bên dưới
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Dưới đây là lời giải thích về việc tìm kiếm từ trái nghĩa với ví dụ về mã NLTK
- Nhập NLTK và WordNet
- Gọi là “mạng từ. sysnset” cho cụm từ đã chọn
- Gọi mọi "hyponym" cho mọi ngữ cảnh của từ
Ví dụ trên cho cụm từ “tình yêu” cho thấy có nhiều loại từ trái nghĩa khác nhau cho các loại ý nghĩa khác nhau của “tình yêu”. Đối với ngữ cảnh danh từ đầu tiên, từ trái nghĩa của tình yêu là “agape”. “Agape” là một từ dưới nghĩa cho nghĩa thứ hai của “tình yêu” đồng thời là một danh từ. Trong WordNet, một từ có thể có các siêu âm khác nhau cho các phiên bản danh từ khác nhau trong khi có cùng một từ trái nghĩa cho cả hai từ, chẳng hạn như tình yêu. Có thể có nhiều từ trái nghĩa cho một từ cụ thể trong NLTK, chẳng hạn như “đa tình”. Amarousness là từ trái nghĩa của "tình yêu" cho ý nghĩa danh từ đầu tiên. Điều đó có nghĩa là khi chúng ta kiểm tra hypernym của một hyponym, khái niệm tương tự sẽ xuất hiện để hoàn thành đường dẫn hypernym. Dưới đây là một ví dụ về kiểm soát siêu biệt danh-hyponym hai chiều cho Mạng từ NLTK
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Siêu từ của “sự đa tình” là cụm từ “tình yêu”. Và, từ siêu nghĩa thứ hai của “đa tình” là “ham muốn tình dục” là tín hiệu về bối cảnh kết nối giữa “tình yêu” và “đam mê”. Quá trình tương tự có thể được thực hiện đối với ý nghĩa của biệt danh đầu tiên của tình yêu là “agape”
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}“Agape” có từ “tình yêu” là siêu tên một cách tự nhiên. Nó có “nghi lễ tôn giáo” như một từ siêu nghĩa cũng như cho thấy bối cảnh của mối liên hệ với cụm từ “tình yêu”. Nếu chúng ta kiểm tra các từ đồng nghĩa và định nghĩa của “agape”, mối liên hệ này sẽ rõ ràng hơn
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Định nghĩa của "agape" cho thấy mối liên hệ "nghi lễ tôn giáo" đối với từ "tình yêu" và từ trái nghĩa của nó. Các từ đồng nghĩa của “agape” có thể làm cho ngữ cảnh của kết nối này rõ ràng hơn
from nltk.corpus import WordNet
synonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
synonyms.append[l.name[]]
print[set[synonyms]]
OUTPUT >>>
{'dearest', 'love_life', 'get_it_on', 'roll_in_the_hay', 'lie_with', 'screw', 'bonk', 'passion', 'honey', 'sleep_together', 'lovemaking', 'making_love', 'make_love', 'have_sex', 'jazz', 'bed', 'erotic_love', 'dear', 'do_it', 'have_it_away', 'be_intimate', 'fuck', 'have_a_go_at_it', 'sleep_with', 'hump', 'enjoy', 'eff', 'have_it_off', 'know', 'have_intercourse', 'make_out', 'bang', 'beloved', 'love', 'get_laid', 'sexual_love'}Các từ đồng nghĩa của “agape” đại diện cho bối cảnh “Tình yêu Cơ đốc” của nó như một từ trái nghĩa cho từ “tình yêu”. Vì “lễ tình yêu” là một trong những từ đồng nghĩa với từ “tình yêu”. Và, “bữa tiệc tình yêu” thực ra là một thuật ngữ trong Thần thoại Thiên chúa giáo
Siêu từ ngữ và Siêu từ ngữ NLTK cho thấy ngữ cảnh của từ và liên kết chủ đề có thể có của khái niệm. Việc tìm kiếm từ trái nghĩa thông qua NLTK và NLP có thể được hỗ trợ bằng cách kiểm tra các siêu từ và từ đồng nghĩa, cùng với các định nghĩa của từ. Mô hình hóa chủ đề là một phần quan trọng của các kết nối NLTK Hypernym và Hyponym. Trong bối cảnh này, Mô hình chủ đề với Bertopic có thể được đưa ra làm ví dụ
Làm cách nào để tìm các khung động từ của một động từ với NLTK WordNet và Python?
Để tìm các khung động từ của một động từ với NLTK WordNet có thể được tìm thấy bằng các phương thức “frame_ids” và “frame_strings”. Khung động từ liên quan đến ý nghĩa của động từ cụ thể với một câu ví dụ. Bên dưới, bạn có thể xem một ví dụ sử dụng “frame_ids” và “frame_strings” với NLTK WordNet để tìm các khung động từ
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Ví dụ trên minh họa cách tìm các nghĩa khác nhau của động từ với các biến thể của nó. Nghĩa thứ hai của động từ “run” có các biến thể và từ đồng nghĩa khác như “turn_tail”, “scat”, “breakaway”, “escape” và các từ đồng nghĩa theo ngữ cảnh khác. Các khung động từ rất hữu ích để tìm các từ thay thế có thể có và các kết nối theo ngữ cảnh giữa các câu. Nếu động từ cụ thể được thay thế bằng một trong các ví dụ trong khung động từ mà không làm thay đổi nghĩa của câu hoặc ngữ cảnh của đoạn văn, điều đó có nghĩa là các khung động từ được sử dụng đúng cách
Làm cách nào để tìm các từ tương tự cho một từ được nhắm mục tiêu với NLTK WordNet và Python?
Để tìm các từ giống nhau với NLTK Wordnet và Python, “lch_similarity” và “path_similarity” được sử dụng. Mạng từ NLTK đo lường độ tương tự của từ dựa trên phân loại siêu biệt danh và ẩn danh. Khoảng cách giữa các từ trong đường dẫn hypernym và hyponym thể hiện mức độ tương tự giữa chúng. Các loại và phương pháp tương tự có thể được sử dụng trong Mạng từ NLTK để đo độ tương tự của từ được liệt kê bên dưới
- Resink Tương tự với “synset1. res_similarity[synset2, ic]”
- Wu-Palmer Sự tương đồng với “synset1. wup_similarity[synset2]”
- Leacock-Chodorow Tương đồng với “synset1. lch_similarity[synset2]”
- Đường dẫn tương tự với “synset1. path_similarity[synset2]”
Có thể tìm thấy ví dụ đo lường độ tương tự của từ với NLTK WordNet bên dưới
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Điểm giống nhau của từ trong Mạng từ NLTK biểu thị mức độ giống nhau giữa các từ. Điểm tương đồng từ trong Mạng từ NLTK nằm trong khoảng từ 0 đến 1. 0 đại diện cho không có sự tương đồng, trong khi 1 đại diện cho sự tương đồng chính xác giống hệt nhau. Như vậy, ví dụ đo độ tương đồng từ với Python ở trên cho thấy từ “cat” và từ “dog” là “noun” giống nhau 20%
“Sự giống nhau của Leacock-Chodorow” lấy khoảng cách từ siêu tên và từ trái nghĩa để tính toán độ tương đồng trong khi tính đến con đường ngắn nhất. Đường dẫn siêu từ và ẩn danh ngắn nhất giữa hai từ và tổng độ sâu của đường dẫn sẽ biểu thị độ tương tự cho phép đo độ tương tự Leacock-Chodorow. Dưới đây, bạn có thể tìm thấy ví dụ sử dụng Leacock-Chodorow Tương tự với NLTK WordNet
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Ví dụ trên cho thấy điểm tương đồng của từ dựa trên Leacock-Chodorow Tương đồng với NLTK WordNet. Tìm các từ tương tự với Python và NLTK WordNet là một chủ đề rộng có thể được xử lý bằng các công thức như “-log[p/2d]” và các phép đo tương tự khác hoặc thuộc tính nút gốc. Thật hữu ích khi xem các dự đoán và thay thế từ thành công. Thuật toán NLP có thể thay thế các từ dựa trên sự giống nhau của chúng để kiểm tra sự thay đổi ngữ cảnh. Nếu bối cảnh thay đổi quá nhiều, điều đó có nghĩa là nội dung có liên quan đến ứng cử viên bối cảnh đầu tiên. Và, từ tương tự với NLTK có thể được sử dụng để tính toán mức độ liên quan hoặc hệ thống Truy xuất thông tin
Làm cách nào để tìm các miền chủ đề của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
NLTK WordNet có số liệu "miền chủ đề" cho một từ cụ thể. Miền chủ đề hiển thị ngữ cảnh của từ và giá trị của nó đối với miền kiến thức. Mạng từ NLTK có thể được sử dụng để hiểu tính thời sự và mức độ phù hợp về chủ đề của nội dung với nội dung khác. Tất cả các tài liệu từ một trang web, hoặc một cuốn sách hoặc tất cả các câu từ nội dung với các từ của chúng có thể được lấy để tính toán các lĩnh vực chủ đề. Miền chủ đề chi phối có thể báo hiệu ngữ cảnh chính của tài liệu. Đối với một công cụ tìm kiếm, do đó, NLTK WordNet hoặc Mạng ngữ nghĩa với bộ dữ liệu phù hợp rất hữu ích
Để tìm các miền chủ đề của một từ với NLTK WordNet và Python, hãy làm theo các bước bên dưới
- Nhập NLTK. kho văn bản và mạng từ để tìm miền chủ đề
- Chọn một từ hoặc cụm từ ví dụ để lấy miền chủ đề
- Sử dụng phương thức “đồng bộ” của Mạng từ cho từ đã chọn
- Sử dụng phương thức “topic_domains[]” của đối tượng “synset”
- Đọc kết quả của ví dụ “topic_domains[]”
Ví dụ sử dụng Mạng từ NLTK để tìm miền chủ đề của một từ có thể được tìm thấy bên dưới
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Ví dụ trên cho thấy miền chủ đề của từ “code” như một danh từ với phiên bản thứ ba là “khoa học máy tính”. Một trong những vấn đề đối với việc chẩn đoán các miền chủ đề cho các từ từ NLTK WordNet là việc mô hình hóa và phân cấp chủ đề có thể không đủ chi tiết. Để bù đắp, có thể sử dụng các Tên miền Wordnet. Để sử dụng Miền WordNet, cần có đơn đăng ký với địa chỉ email và chấp nhận Giấy phép Creative Common. Với các Miền WordNet, có thể khám phá hơn 400 miền chủ đề. Để in các miền chủ đề trong Miền WordNet, hãy sử dụng mã ví dụ bên dưới
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Việc tìm chủ đề trong tài liệu với miền chủ đề của từ thông qua NLTK WordNet có thể được thực hiện theo cách tốt hơn bằng cách sử dụng WordNet Domains. Bên dưới, bạn có thể thấy đầu ra của WordNet Domains with Python
Công cụ Tìm kiếm của Google có sự hiểu biết về miền chủ đề và chủ đề tương tự như Mạng từ NLTK và Miền từ Mạng. Google NLP API cung cấp hơn 100 chủ đề cho một phần cụ thể. Trong bối cảnh này, việc đọc bằng cách sử dụng API Sơ đồ tri thức của Google cũng như hướng dẫn và hướng dẫn về Python sẽ hữu ích để xem các chủ đề, thực thể và phân loại của chúng dựa trên văn bản
Để tìm hiểu thêm, hãy đọc Hướng dẫn miền WordNet
Làm cách nào để tìm miền của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
Tên miền đại diện cho khu vực của từ cụ thể được sử dụng. Thật hữu ích khi thấy mối quan hệ văn hóa của từ này. Một miền khu vực có thể báo hiệu miền chủ đề. Nhưng, sự khác biệt giữa miền khu vực và miền chủ đề là nó thể hiện phạm trù địa lý và văn hóa nhiều hơn là chủ đề chính của nó. Để tìm miền vùng với NLTK WordNet, phương pháp “vùng_miền []” được sử dụng. Dưới đây là hướng dẫn tìm miền của một từ với NLTK WordNet
- Nhập NLTK Corpus và WordNet để tìm miền vùng của một từ
- Chọn một từ để tìm các miền khu vực
- Sử dụng “Mạng từ. synset[]” cho từ ví dụ
- Sử dụng phương thức “vùng_miền []”
Có thể tìm thấy một ví dụ về tìm tên miền khu vực với NLTK WordNet và Python bên dưới
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Ví dụ trên cho thấy từ “Pukka” là một tính từ có Ấn Độ là tên miền. Quy trình tương tự có thể được triển khai cho tất cả các từ trong tài liệu để tìm tín hiệu vùng tổng thể của tài liệu với NLTK WordNet
Miền chủ đề và miền miền khác nhau ở chỗ miền chủ đề tập trung vào nghĩa của từ trong khi miền vùng tập trung vào địa lý và văn hóa của từ. Tương tự, “miền sử dụng” tập trung vào phong cách ngôn ngữ nào sử dụng từ cụ thể. Chẳng hạn, một từ có thể thuộc chủ đề y học và Nhật Bản là một khu vực trong khi được sử dụng trong ngôn ngữ khoa học. Do đó, NLTK WordNet là cung cấp thông tin để khám phá thanh điệu ngôn ngữ, tín hiệu vùng và sự hiểu biết về chủ đề. Phần tiếp theo sẽ trình bày một ví dụ cho các miền sử dụng NLTK WordNet
Làm cách nào để tìm miền sử dụng của một từ bằng NLTK WordNet và Python?
Miền sử dụng liên quan đến phong cách ngôn ngữ được sử dụng của từ. Một từ có thể được sử dụng bởi các nhà khoa học, hoặc nó có thể được sử dụng trong tiếng lóng. Để tìm hiểu tính xác thực của nội dung, đối tượng mục tiêu hoặc nhân vật viết của tác giả, miền sử dụng có thể được sử dụng. Trong ngữ cảnh này, có thể thấy giọng điệu của một ngôn ngữ văn bản. Để tìm miền sử dụng của một từ với Mạng từ NLTK, nên sử dụng phương pháp “miền_sử_dụng[]”. Dưới đây là hướng dẫn tìm miền sử dụng với NLTK WordNet
- Nhập NLTK Corpus và WordNet
- Chọn một từ để tìm miền sử dụng
- Sử dụng “Mạng từ. synset[]” cho từ
- Sử dụng phương thức “miền_sử_dụng[]”
Dưới đây là ví dụ sử dụng cho việc tìm kiếm miền sử dụng NLTK WordNet
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Ví dụ tìm miền sử dụng của một từ với NLTK WordNet và Python ở trên minh họa miền sử dụng của một từ từ ngôn ngữ “tục tĩu” và “tiếng lóng”. Các miền sử dụng NLTK WordNet có thể là một tín hiệu tốt để xem đặc điểm nội dung tổng thể của một trang web hoặc một tài liệu và sách
Cách sử dụng Mạng từ cho các ngôn ngữ khác bằng Python NLTK?
Để sử dụng WordNet NLTK trong một ngôn ngữ khác, “wordnet. lang”, hoặc phương thức “lemma_names” được sử dụng. Mã ngôn ngữ ISO-639 được sử dụng để xác định ngôn ngữ sẽ được sử dụng cho WordNet NLTK. Dưới đây, bạn có thể tìm thấy ví dụ sử dụng NLTK WordNet cho các ngôn ngữ khác để tìm từ đồng nghĩa hoặc từ trái nghĩa cùng với các quan hệ từ vựng khác với Python
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Có thể xem ví dụ về cách tìm từ đồng nghĩa với từ “yêu” ở Nhật Bản với NLTK Wordnet và Python ở trên. NLTK WordNet có thể được sử dụng để tìm các từ đồng nghĩa và bổ đề của các từ tiếng Anh thông qua các từ từ các ngôn ngữ khác. Ví dụ dưới đây cho thấy cách tìm các từ đồng nghĩa của từ “macchina” trong tiếng Anh là tiếng Ý
from nltk.corpus import wordnet
antonyms = []
for syn in wordnet.synsets["love"]:
for i in syn.lemmas[]:
if i.antonyms[]:
antonyms.append[i.antonyms[][0].name[]]
print[set[antonyms]]
OPUTPUT >>>
{'hate'}Sử dụng các từ ngôn ngữ khác để tìm từ đồng nghĩa trong ngôn ngữ tiếng Anh thông qua NLTK WordNet rất hữu ích để xem các kết nối có thể có trong tiếng Anh từ các ngôn ngữ khác. Một từ tiếng Ý có thể có các loại quan hệ từ vựng khác nhau trong tiếng Anh. Việc tìm kiếm từ đồng nghĩa giữa các ngôn ngữ cho thấy sự hiểu biết về ngữ nghĩa theo cách không liên quan đến ngôn ngữ. Do đó, việc sử dụng NLTK WordNet cho các ứng dụng đa ngôn ngữ như công cụ tìm kiếm rất hữu ích để xem một chủ đề có nhiều lớp hơn
Nhiệm vụ NLP liên quan đến WordNet với NLTK là gì?
Có thể tìm thấy các tác vụ NLTK khác liên quan đến NLTK WordNet cho NLP bên dưới
- Mã thông báo NLTK có liên quan đến Mạng từ NLTK, bởi vì mọi từ được mã hóa thông qua NLTK đều có thể được kiểm tra bằng các siêu từ, từ trái nghĩa hoặc từ đồng nghĩa của nó trong Mạng từ
- NLTK Lemmatize có liên quan đến NLTK WordNet dưới dạng Nhiệm vụ NLP vì nó cung cấp các biến thể và phiên bản khác nhau của cùng một từ để hiểu ngữ cảnh của nó
- Từ gốc NLTK có liên quan đến nhiệm vụ Mạng từ NLTK cho NLP vì nó cung cấp các phiên bản gốc khác nhau của các từ
- Phần NLTK của Thẻ diễn đạt có liên quan đến NLTK WordNet dưới dạng tác vụ NLP vì nó cung cấp các vai trò khác nhau cho một từ trong câu bằng cách bảo vệ ngữ cảnh của nó
Các thuật ngữ liên quan đến Mạng từ từ NLTK là gì?
Các thuật ngữ liên quan đến Mạng từ từ NLTK bao gồm các quan hệ từ vựng và sự liên quan về ngữ nghĩa cùng với sự tương đồng. Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên cho Mạng từ được kết nối với các điều khoản bên dưới
- KhungNet. FrameNet được kết nối với NLTK WordNet bởi vì nó liên quan đến các nhãn vai trò ngữ nghĩa dựa trên các vị từ của câu và ý nghĩa của chúng
- quan hệ từ vựng. Các quan hệ từ vựng được kết nối với WordNet NLTK vì nó cung cấp các điểm tương đồng về từ vựng và các kết nối giữa các thuật ngữ và khái niệm khác nhau
- Mức độ liên quan về ngữ nghĩa. Mức độ liên quan về ngữ nghĩa được kết nối với Mạng từ NLTK vì nó cho thấy một từ có liên quan như thế nào với một từ khác dựa trên các mối quan hệ ngữ nghĩa
- Tương tự ngữ nghĩa. Tính tương đồng về ngữ nghĩa được kết nối với NLTK vì nó cung cấp tính tương đồng giữa hai từ dựa trên ngữ cảnh của chúng
- siêu âm. Từ ngữ được kết nối với WordNet bởi vì nó liên quan đến phần trên và phần trên của một từ
- ẩn danh. Từ ngữ được kết nối với WordNet bởi vì nó liên quan đến phần dưới và phần dưới của từ
- từ đồng nghĩa. Từ đồng nghĩa được kết nối với WordNet bởi vì nó liên quan đến các từ khác có cùng nghĩa
- từ trái nghĩa. Các từ trái nghĩa được kết nối với Mạng từ bởi vì nó liên quan đến các từ có nghĩa trái ngược với một từ
- Từ đồng nghĩa. Từ đồng nghĩa được kết nối với Mạng từ bởi vì nó liên quan đến toàn bộ sự vật
- từ đồng nghĩa. Các từ đồng nghĩa được kết nối với Mạng từ vì nó liên quan đến phần phụ của một sự vật
- cùng tên. Partonym được kết nối với WordNet vì nó liên quan đến việc thay đổi từ này sang từ khác với các hậu tố hoặc tiền tố khác nhau
- đa nghĩa. Polysemy được kết nối với WordNet bởi vì nó cung cấp các cụm từ giống nhau nhưng ý nghĩa khác nhau
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được kết nối với WordNet bởi vì nó là quá trình hiểu ngôn ngữ của con người bằng máy móc
- Tìm kiếm ngữ nghĩa được kết nối với Mạng từ vì nó cung cấp các kết nối có ý nghĩa giữa các từ khác nhau trong bản đồ ngữ nghĩa
- SEO ngữ nghĩa được kết nối với WordNet vì WordNet có thể được sử dụng để thực hành viết nội dung tốt hơn
- Web ngữ nghĩa được kết nối với WordNet bởi vì các mẫu hành vi web ngữ nghĩa có quan hệ từ có ý nghĩa
- Nhận dạng thực thể được đặt tên được kết nối với Mạng từ vì nó cung cấp khả năng nhận dạng các thực thể được đặt tên
Suy nghĩ cuối cùng về NLTK WordNet và SEO toàn diện
NLTK WordNet và SEO toàn diện nên được sử dụng cùng nhau. SEO toàn diện chứa mọi chiều dọc và góc độ của tối ưu hóa công cụ tìm kiếm. NLTK WordNet có thể cung cấp các ngữ cảnh khác nhau cho một từ cụ thể để SEO kiểm tra các kết nối ngữ cảnh có thể có giữa các cụm từ khác nhau. NLTK WordNet là một công cụ nổi bật để hiểu văn bản cùng với làm sạch văn bản và xử lý văn bản. Google và các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa khác như Microsoft Bing có thể sử dụng từ đồng nghĩa, trái nghĩa và siêu từ hoặc từ trái nghĩa để viết lại truy vấn. Công cụ tìm kiếm có thể xử lý một truy vấn trong khi mã hóa nó và thay thế các từ bằng các từ có liên quan khác với các ngữ cảnh khác nhau. NLTK WordNet có thể hiểu mức độ liên quan theo chủ đề của một phần nội dung cụ thể đối với truy vấn hoặc cụm truy vấn. Dựa trên điều này, NLTK WordNet và SEO toàn diện nên được thực hiện và xử lý cùng nhau
Hướng dẫn NLTK sẽ tiếp tục được cập nhật thường xuyên dựa trên các bản cập nhật NLP và NLTK mới
- Tác giả
- Bài viết gần đây
Koray Tuğberk GÜBÜR
Chủ sở hữu và Người sáng lập tại SEO toàn diện & Kỹ thuật số
Koray Tuğberk GÜBÜR là Giám đốc điều hành và Người sáng lập của Holistic SEO & Digital, nơi ông cung cấp các dịch vụ Tư vấn SEO, Phát triển Web, Khoa học Dữ liệu, Thiết kế Web và Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm với vai trò lãnh đạo chiến lược cho các Dự án Khách hàng SEO của cơ quan. Koray Tuğberk GÜBÜR thường xuyên thực hiện Kiểm tra SEO A/B để hiểu Google, Microsoft Bing và Yandex cũng như thuật toán của các công cụ tìm kiếm và chương trình nghị sự nội bộ. Koray sử dụng Khoa học dữ liệu để hiểu các đường cong nhấp chuột tùy chỉnh và cây quyết định của thuật toán công cụ tìm kiếm nhỏ. Tuğberk đã sử dụng nhiều trang web để viết các Case Study SEO khác nhau. Ông đã xuất bản hơn 10 Nghiên cứu điển hình về SEO với hơn 20 trang web để giải thích về các công cụ tìm kiếm. Koray Tuğberk bắt đầu Sự nghiệp SEO của mình vào năm 2015 trong ngành sòng bạc và chuyển sang ngành SEO mũ trắng. Koray đã làm việc với hơn 300 công ty cho các Dự án SEO của họ kể từ năm 2015. Koray đã sử dụng SEO để cải thiện trải nghiệm người dùng và tỷ lệ chuyển đổi cùng với nhận thức về thương hiệu của các doanh nghiệp trực tuyến từ các ngành dọc khác nhau như bán lẻ, thương mại điện tử, liên kết và trang web b2b hoặc b2c. Anh ấy thích kiểm tra các trang web, thuật toán và công cụ tìm kiếm