生成类似单词的最佳方法是什么？

Question

大家好，我对所有的NLP任务(nlpprogress.com，paperswithcode.com)和伟大的工具(nltk，flair，huggingface等)都很熟悉。我想取一个单词，并预测一个类似的词，有点像旧的“谷歌集”功能，除了从一个单一的例子推断。我想GPT-3可能是最好的选择，比如

here is a list of similar things: banana, 

让它预测下一个单词。

transformer.huggingface.co有足够的承诺(尽管它本身非常不足)，我认为GPT-3确实是答案。

但另一种选择是通过“类型”关系(type of…)在树丛中导航。更快，更便宜。

我给这种“语义相似性”贴上了标签，但实际上我不希望这种关系是“相似的”，而是“属于同一组”。

在这个空间里，真正的实践者最欣赏的是思想，而不是像我这样的爱好者:)

Answer 1

但另一种选择是通过“类型”关系(type of…)在树丛中导航。要快得多而且便宜得多。

WordNet提供了如下内容:它是一个词汇数据库，其中单词按同义词分组，组之间有几种类型的关系，特别是超限词/次词(更一般/更具体)。

数据库可以是下载，并且有一个库通过nltk使用它.。