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wordnet python-nltk接口是否包含任何与语义相关的度量？

WordNet是一个英语词汇数据库，它提供了词汇的概念、同义词、反义词等信息。Python的nltk库提供了与WordNet交互的接口，可以通过该接口来查询和操作WordNet中的词汇信息。

关于语义相关的度量，WordNet提供了一些功能来计算词汇之间的语义相似度。其中最常用的度量方法是基于路径的相似度（path similarity）和基于信息内容的相似度（information content similarity）。

基于路径的相似度是通过计算两个词汇在WordNet中的最短路径长度来衡量它们之间的相似度。路径越短，词汇之间的关系越密切，相似度越高。

基于信息内容的相似度是通过计算两个词汇在WordNet中的信息内容来衡量它们之间的相似度。信息内容是指一个词汇在语料库中出现的频率，频率越高，信息内容越低，相似度越高。

除了这些相似度度量方法，WordNet还提供了其他一些功能，如词汇的层次结构查询、词汇的上位词和下位词查询等。

在使用Python的nltk库时，可以通过调用相应的函数来使用WordNet的这些功能。具体的使用方法可以参考nltk官方文档中关于WordNet的介绍和示例。

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