问题描述
虽然我知道对此存在一些疑问，但是我想知道我在用python重新声明语句时的所有选择。我尝试制作同义词提取程序，但是却得到类似这样的短语：
敏捷的棕色长统靴跳过了那些对工作不利的猎犬
还有其他人没有真正说过的话。是否有任何特定的nltk / api / lib建议，以提供解决此问题的最佳方法？谢谢
解决方法
结果没有意义，因为您没有想到单词歧义，每个单词可能具有很多含义，例如（bank）可以是金融机构，也可以是河边 >
所以您必须解决-您可以通过很多算法（例如 Lesk Algorithms ）来解决问题
您还可以将译文翻译为中心语言，然后再次将其重新翻译为英文，这也会有所不同
,您可以使用以下库或方法来执行数据扩充或释义。
- NLPAug-（https://github.com/makcedward/nlpaug）
- 后退翻译方法-（https://github.com/google-research/uda）
- T5模型和Google UDA实施（https://github.com/dheerajiiitv/T5-paraphrase-generation）