synset.hyperym_distances()中有任何副本吗？

Question

我只是在环顾函数(hypernym_distances())，当我看到所有可能的hypernym的结果时，有两个具有不同距离的“what y.n.01”元素，原因是什么？有人能解释一下这件事吗？

在Python中：

print([{i[0] : i[1]} for i in wn.synset('person.n.01').hypernym_distances()])

上面的代码将显示导致最终术语“实体”的所有超限。

产出如下：

{Synset(‘objecy.n.01’)：3}，{Synset('object.n.01')：4}，{Synset('physical_entity.n.01')：5}，{Synset(‘Organm.n.01’)：1}，{Synset('person.n.01')：0}，{Synset(‘objecy.n.01’)：6}，{Synset('living_thing.n.01')：2}，{Synset('physical_entity.n.01')：2}，{Synset('causal_agent.n.01')：1}，{Synset(‘Synset e.n.02’)：3}

这是一个包含同步集的名称-值对，它是指定单词的超限之一。

谁能解释为什么在输出中出现两次“实体”n.01？

{Synset(‘Synset y.n.01’)：6}

{Synset(‘Synset y.n.01’)：3}

Answer 1

当代码迟钝时，请将它们分解。

此外，尽量不要使用单列，他们通常没有计算速度，除了你能打字的速度。

知道你在重复什么

所以让我们打破这一局面。

在为列表迭代的每个元素创建字典的列表理解的复杂打印中，我们看到：

print([{i[0] : i[1]} for i in wn.synset('person.n.01').hypernym_distances()])

看起来循环本身是可以简化的。首先设置一个变量来保持同步集。(我假设您希望对几个同步集进行相同的操作，而不是只在person.n.01上使用它)：

person = wn.synset('person.n.01')

现在让我们看看person.hypernym_distances()返回了什么：

>>> person.hypernym_distances()
{(Synset('person.n.01'), 0), (Synset('organism.n.01'), 1), (Synset('whole.n.02'), 3), (Synset('physical_entity.n.01'), 5), (Synset('causal_agent.n.01'), 1), (Synset('entity.n.01'), 3), (Synset('living_thing.n.01'), 2), (Synset('physical_entity.n.01'), 2), (Synset('entity.n.01'), 6), (Synset('object.n.01'), 4)}

person.hypernym_distances()的数据结构已经是一组元组，其中第一个元素是hypernym，第二个元素是距离。Synset('entity.n.01')应该只在person.hypernym_distances()中出现一次，因为它是set类型。

循环中元组/可迭代性的可解压缩

当迭代一个元组时，您可以轻松地“解压”它(请参阅Unpacking a list / tuple of pairs into two lists / tuples和How can I iterate through two lists in parallel?)

 >>> from nltk.corpus import wordnet as wn
>>> wn.synset('person.n.01')
Synset('person.n.01')
>>> person = wn.synset('person.n.01')
>>> person.hypernym_distances()
{(Synset('person.n.01'), 0), (Synset('organism.n.01'), 1), (Synset('whole.n.02'), 3), (Synset('physical_entity.n.01'), 5), (Synset('causal_agent.n.01'), 1), (Synset('entity.n.01'), 3), (Synset('living_thing.n.01'), 2), (Synset('physical_entity.n.01'), 2), (Synset('entity.n.01'), 6), (Synset('object.n.01'), 4)}
>>> for ss, count in person.hypernym_distances():
...     print (ss,'\t', count)
... 
Synset('person.n.01')    0
Synset('organism.n.01')      1
Synset('whole.n.02')     3
Synset('physical_entity.n.01')   5
Synset('causal_agent.n.01')      1
Synset('entity.n.01')    3
Synset('living_thing.n.01')      2
Synset('physical_entity.n.01')   2
Synset('entity.n.01')    6
Synset('object.n.01')    4

通过以上述方式迭代元组列表，可以避免丑陋的(i[0], i[1]) for i in iterable_of_tuples语法。相反，请执行(a,b) for a,b in iterable_of_tuples。

清单与理解力

似乎您正在尝试将person.hypernym_distances()中的元组放入字典中，其中键是synset，值是计数。

我想这个错误是当你被list comprehension和dictionary comprehension绊倒的时候。没有必要为person.hypernym_distances()中的每个元素创建一个新字典。相反，我认为字典的理解是你想要的，也就是说：

>>> {ss:count for ss, count in person.hypernym_distances()}
{Synset('object.n.01'): 4, Synset('whole.n.02'): 3, Synset('living_thing.n.01'): 2, Synset('organism.n.01'): 1, Synset('entity.n.01'): 6, Synset('person.n.01'): 0, Synset('causal_agent.n.01'): 1, Synset('physical_entity.n.01'): 2}

将元组列表转换为字典

实际上，如果上面的字典是您想要的，给出一个每个元组具有两个项的可迭代元组，那么将可迭代转换为字典将自动将元组中的第一个项设置为键，而将第二个项设置为值：

>>> dict(person.hypernym_distances())
{Synset('object.n.01'): 4, Synset('whole.n.02'): 3, Synset('living_thing.n.01'): 2, Synset('organism.n.01'): 1, Synset('entity.n.01'): 6, Synset('person.n.01'): 0, Synset('causal_agent.n.01'): 1, Synset('physical_entity.n.01'): 2}

另请参阅

在本机python中有高性能的容器数据结构可以处理这些，它们也具有出色的功能。请参阅https://docs.python.org/3/library/collections.html