控制词性在nltk.corpus.wordnet中的ADJ相关词

在nltk.corpus.wordnet中，我们可以使用synsets()方法查询词的所有同义词集，并通过lemmas()方法获取同义词集中的所有词汇项。然后，我们可以使用pos()方法来判断每个词汇项的词性是否为形容词（ADJ）。接下来，我们可以使用similar_tos()方法获取与形容词相关的词汇项。这些相关的词汇项将具有相同或相似的词性。下面是一个示例，展示了如何使用相关的同义词集查询与形容词相关的词汇例子：

from nltk.corpus import wordnet

# 查询形容词的同义词集
adjective_synsets = wordnet.synsets('beautiful', pos='a')

# 输出形容词的定义
print("Adjective definition:", adjective_synsets[0].definition())

# 输出形容词的例子
print("Examples of the adjective usage:")
for lemma in adjective_synsets[0].lemmas():
    print(lemma.name())

# 获取与形容词相关的同义词集
similar_synsets = adjective_synsets[0].similar_tos()

# 输出与形容词相关的同义词集的定义
print("Similar synsets definitions:")
for synset in similar_synsets:
    print(synset.definition())

# 输出与形容词相关的同义词集的例子
print("Examples of the similar synsets:")
for synset in similar_synsets:
    for lemma in synset.lemmas():
        print(lemma.name())

在上面的示例中，我们首先使用synsets()方法查询形容词"beautiful"的所有同义词集，并将结果存储在adjective_synsets变量中。然后，我们通过访问adjective_synsets列表中的第一个元素，即adjective_synsets[0]，获取形容词的相关信息。我们使用definition()方法获取形容词的定义，并使用lemmas()方法获取同义词集中的所有词汇项，并使用name()方法获取每个词汇项的名称。

接下来，我们使用similar_tos()方法获取与形容词相关的同义词集，并将结果存储在similar_synsets变量中。然后，我们使用同样的方式，通过访问similar_synsets列表中的每个元素来获取相关同义词集的定义和例子。

这个示例展示了如何使用nltk.corpus.wordnet库查询和使用在nltk.corpus.wordnet中的形容词相关的词汇使用例子。你可以根据需要修改查询的词汇和打印的信息。