원거리 데이터베이스에는 약 350 아티팩트 (명사)가 해당 아티팩트가 의도 된 일반적인 활동 (용도)의 인코딩이 들어 있습니다. 11 의미 관계는 README 파일에 나열 된 대로 해당 활동을 인코딩하는 데 사용 되며 http://wordnetcode.princeton.edu/standoff-files/teleological-links.xls에서 다운로드할 수 있습니다. ~ 2800의 글로스에 대 한 논리적 형태는 핵심 wordnet에서, 일반 텍스트 형식으로, 우발적 인 표기법을 사용 하 여 감지 합니다. 2007에서 캘리포니아 USC/ISI에 의해 생성 됩니다. 이들은 일반적으로 모든 glosses에 대 한 아래 파일에 포함 된 것 보다 더 높은 품질의. Http://wordnetcode.princeton.edu/standoff-files/cwn-noun-lfs.txt에서 다운로드 합니다. 일반 .txt 형식으로 제공 되는 영어에서 자주 사용 되는 일반 명사 목록입니다. 사람들의 역할과 일자리를 언급 하는 많은 명사는 예를 들어 사촌, 십 대, 교사, 의사, 학생, 친구, 명사와 동사 간의 동료 링크 중 하나를 공유 하는 단어가 포함 된 단어를 사용 하 여 남성 또는 여성 대상에 사용할 수 있습니다. 의미와 관련이 있습니다.

워드 네트 3.0에 대 한 형태학 적 의미 데이터베이스 (형태 학적으로 관련 된 명사와 동사 사이의 의미 관계)는 명사와 동사 감각을 연결 하는 파생 링크를 포함, 예를 들어, 고용 # n1-# v2를 채용. morphosemantic-links는 이러한 링크를 반복 하지만 관계의 의미 체계 유형을 제공 합니다. 데이터베이스는 README 파일에 나열 된 14 시맨틱 관계를 사용 하며 http://wordnetcode.princeton.edu/standoff-files/morphosemantic-links.xls에서 다운로드할 수 있습니다. 인터넷에는 수만 개의 명사 (단어 회사, 사전 Api, 텍스트 마이닝 위키백과)를 수집 하기 위한 많은 소스가 있지만 명사 목록은 자주 사용 되는 것 들만 포함 하기 때문에 서로 다르므로 실제 인간의 눈은 내가 전에 본 것 들의 단어가 있는지 확인 합니다. 이렇게 하면 일반 필기 영어를 처리 하는 소프트웨어에서 사용할 수 있는 목록이 더 실용적입니다. 목록은 새 줄에 각 단어가 있는 사전순 텍스트 파일입니다. 추상 명사는 형용사, 동사 및 일반 명사로 형성 될 수 있다. Leland r. 보몬트는 오픈 아메리칸 내셔널 코 퍼스에서 동사를 검색 (매우 크고 상세한 단어 목록) 한 다음 일반적으로 사용 되는 명사의 내 목록을 사용 하 여 대규모 데이터 세트를 감소 시켜 Verbinator를 만들었습니다.

Leland는 당신이 사용할 수 있는 동사의 전체 PDF 파일을 제공 합니다. 예술과 과학의 이름은 추상 명사 이기도 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 물리학, 화학, 문법, 음악 여기에는 가장 자주 사용 되는 공통 명사 (예: