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一）
whole文件中存放的是全部特征文件的义原；包括以下几个特征文件：
1)entity.txt; 813
2)event.txt; 141
3)attribute value.txt 433
4)syntax.txt 41
5)quantity value.txt 13
6)secondary feature.txt 100
其中在attribute value.txt、quantity value.txt中已经隐含着attribute.txt、quantity value.txt中的上下位关系。
hownet提供的特征文件还有converse.txt、antonym.txt、event role && features.txt，对这些文件中对义、反义、
二）
whole.dat文件根据whole生成,每一行的内容如下：
义原的序号 义原的内容 该义原的父节点序号
e.g 1 static|静态 0
当某个义原不存在父节点时，其父节点则为自身；
三）
syntax:
dealhownet.pl < inputfilename > outfilename
dealhownet.pl < whole > whole.dat
得到义原网络体系中上下位关系；
semidx.pl <whole.dat > semno.dat
生成semno.dat文件的格式为
whole.dat的每一行添加一个汉语义原名；
更名为whole.dat，semno.dat删除，则whole.dat文件格式为：
义原的序号 义原的内容 该义原的父节点序号 汉语义原名
e.g 1 static|静态 0 静态
目的是为了当输入汉语义原时，方便查找该义原的号码。
四）
GetSemDict.pl < whole > semdict.dat
得到每个义原的解释，表示了该义原和其他义原的关系；
输入为whole文件，输出为semdict.dat;
semdict.dat文件每一项的格式如下：
义原序号 该义原的定义
e.g 1506 [$consume|摄取]
1506可以从whole.dat文件中查到义原为1506 flesh|肉；
ProcSemdict.pl用来得到需要的文件格式
perl ProcSemdict.pl < semdict.dat > semdict
semdict文件每一项的格式如下：
义原序号 定义项数目 该义原的定义
e.g 1506 1 [$consume|摄取]
1506可以从whole.dat文件中查到义原为1506 flesh|肉；
五）
ProcessDict.c
功能： 把hownet.txt文件中的词典抽取出来放入一个数据文件dict.dat中;
如果只考虑汉语的话，可以从词典中只抽取三项内容
文件中每一项的存放格式如下：
汉词 汉语词性 定义
搥打 V beat|打
例如对于汉词“掌握”，共有5个词条(由于英语翻译的不同），而我们得到的结果是：
W_C=掌握 G_C=V DEF=control|控制
W_C=掌握 G_C=V DEF=know|知道
处理策略：抽取所有词条，然后通过delsame.exe删除完全相同的行，可以得到不同的汉词及其意义共66181行，为glossary.dat
1)ProcessDict.c编译后生成的可执行文件a.out
a.out hownet.txt dicttmp.dat
2)delsame dicttmp.dat glossary.dat
对glossary.dat进行处理，把一些定义项中的空格换成下划线以便容易处理。生成文件glossary.dic。
例如：the Ivory Coast|象牙海岸
改为：the_Ivory_Coast|象牙海岸
六）semeset.h semeset.cpp 用来对义原集合进行操作，可以得到上位和祖先节
点。
黄雄要的接口：
1)判断义原之间的关系：
int SemeSet::IsAncestor(seme1,seme2);
输入：是两个义原
输出：一个整数
如果为0,则义原之间不存在上下位关系；
如果为正数+n,则seme1为seme2的n层祖先；
如果为负数-n,则seme2为seme1的n层祖先；
2)从词典中得到词的各种关系
int Word_Relation(char *word, Set *rels)
可执行程序：semeset
输入：wordpair.inf
输出：wp_rel.inf
功能：计算词语相似度：输入文件中每一行两个词，输出文件中给出每一行中两个词的相似度（％）。
七）GetStatistics.pl用来得到统计数据，每一个汉词的DEF平均有几个定义项。
syntax:
perl GetStatistics.pl < dictnew.dat > statisdata
每一个汉词的平均定义关系项数目为 2.328221个。
每一个义原的平均定义关系项数目为 0.358858个。
八）Sem_WordIdx.pl (没做）
用来为词作索引，每一个义原对应哪些词，形成一个关联数组，
sem1->{wd1,wd2}