使用nltk.corpus.wordnet生成的ADJ相关中文标题的代码示例

要使用NLTK中的wordnet生成ADJ（形容词）相关的中文标题，首先需要下载并安装NLTK库，然后下载wordnet语料库。

以下是一个使用wordnet生成ADJ相关中文标题的代码示例：

import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
from nltk.corpus import wordnet_ic
from nltk.translate import AlibabaTranslator

# 安装并下载wordnet语料库
nltk.download('wordnet')

# 加载已经训练好的翻译模型
translator = AlibabaTranslator()

# 获取中文翻译的函数
def translate(word):
    translations = translator.translate(word, src='en', dest='zh')
    return translations[0][0][0]

# 获取ADJ相关的中文标题
def get_adj_related_titles(word):
    # 定义中文标题列表
    titles = []

    # 获取wordnet中的同义词集合
    synsets = wn.synsets(word, pos=wn.ADJ)

    if len(synsets) > 0:
        # 获取同义词集合的上位词
        hypernyms = synsets[0].hypernyms()

        for synset in hypernyms:
            # 获取上位词的同义词集合
            hyponyms = synset.hyponyms()

            # 遍历上位词的所有同义词集合，并获取中文标题
            for hyponym in hyponyms:
                title = translate(hyponym.lemmas()[0].name())
                titles.append(title)

    return titles

# 测试示例
word = "big"
titles = get_adj_related_titles(word)
print("与 '%s' 相关的中文标题：" % word)
for title in titles:
    print(title)

此示例中的get_adj_related_titles函数接受一个英语单词作为输入，并返回与该单词的ADJ相关的中文标题列表。

在示例中，我们使用了AlibabaTranslator来进行英文到中文的翻译。你需要先配置该翻译模型，并在代码中提供相应的API密钥。

然后，我们使用wn.synsets函数获取与给定单词相关的同义词集合，并从中选择一个同义词集合来获取其上位词和下位词。使用translate函数将翻译后的中文标题添加到标题列表中。

最后，我们在示例中测试了以"big"为例的ADJ相关中文标题。在你的实际应用中，你可以将这部分代码替换为你需要的单词。

请注意，这只是一个简单的示例，生成的标题可能不是非常精确或完整。你可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。