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Natural Language Toolkit（NLTK）是一种用于在Python中处理自然语言的工具包，其中包含了众多自然语言处理的工具，例如语料库、分类器、数据集和测试。而WordNet是NLTK的组成部分之一，它提供了一种用于提取和表示单词之间关系的方式。

在本篇文章中，我们将深入了解如何从Python的NLTK WordNet中获取同义词和反义词。

在使用WordNet之前，需要安装并导入NLTK和WordNet模块。可以使用以下命令进行安装：

在导入WordNet之前，需要进行一些初始化工作，如下所示：

获取一个单词的同义词非常容易，只需要使用WordNet的synsets方法即可。这个方法返回一个单词的所有意思，每个意思又包含若干同义词。参考代码如下：

运行上述代码，输出如下：

每个Synset对象都代表着一个单词的不同意思，可以使用name方法查看每个Synset对象表示的具体单词以及其词性（在上述代码中，例如Synset(‘happy.a.01’)中的a代表形容词，s代表形容词或者形容词衍生出的名词）。示例代码如下：

运行上述代码，输出如下：

对于每个Synset对象，只需要调用它的lemmas方法，即可获取到它的所有同义词。示例代码如下：

运行上述代码，输出如下：

也可以将上述代码修改成一行代码，更加简洁：

运行上述代码，输出如下：

获取一个单词的反义词比较麻烦，需要使用WordNet的lemmas方法来获取所有同义词和反义词的单词，并判断它们的词义与目标单词的词义是否相同，如果相反，则它们就是目标单词的反义词。

示例代码如下：

运行上述代码，输出如下：

在本篇文章中，我们介绍了如何使用Python的NLTK WordNet获取同义词和反义词。通过WordNet的synsets方法获取一个单词的所有意思，然后通过每个Synset对象的lemmas方法获取到它的所有同义词，最后通过判断每个词的词义和目标单词的词义，获取到目标单词的反义词。使用NLTK的WordNet是一种便捷的方式来处理文本数据中的同义词和反义词，能够帮助我们更好地理解文本内容。