利用Python的WordNetLemmatizer()进行对比分析中文文本

WordNetLemmatizer是nltk库中的一个工具，用于将单词还原为其基本形式。

由于WordNetLemmatizer是基于英文单词的，因此在对中文文本进行词形还原时，需要使用其他中文分词工具。以下是一个使用jieba库结合WordNetLemmatizer进行中文词形还原的示例：

import jieba
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

def chinese_lemmatize(text):
    # 使用jieba进行中文分词
    words = jieba.cut(text)
    
    # 初始化WordNetLemmatizer
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    
    # 对每个词进行词形还原
    lemmas = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words]
    
    # 返回还原后的文本
    return ' '.join(lemmas)

上述代码中，使用jieba.cut()方法将中文文本进行分词，然后遍历每个词，使用WordNetLemmatizer的lemmatize()方法对该词进行词形还原。最后将还原后的词重新拼接成文本，并返回结果。

这样，我们就可以利用WordNetLemmatizer在中文文本中进行词形还原了。

需要注意的是，由于WordNetLemmatizer是基于英文单词的，对于含有中文的文本，词形还原结果可能并不准确。因此，在对中文文本进行词形还原时，最好使用中文相关的工具或库，如jieba库的分词功能。