Python在自然语言处理中有着广泛的应用，其中一项重要的任务是评估词语的关联度。词语关联度是通过计算两个词在意义上的相关性来衡量它们之间的相似程度。

import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
# 计算两个词的路径相似度 
def path_similarity(word1, word2):
synset1 = wn.synsets(word1)[0]
synset2 = wn.synsets(word2)[0]
return synset1.path_similarity(synset2)
# 计算两个词的语义相似度 
def word_similarity(word1, word2):
sim = 0
for w1 in wn.synsets(word1):
for w2 in wn.synsets(word2):
sim = max(sim, w1.path_similarity(w2))
return sim

实现方法是使用nltk提供的wordnet词典，通过比较两个词的同义词集synset来计算它们的语义相似度。

对于同一个领域或文本语料库来说，词语关联度的计算可以帮助我们更好地理解文本中的词汇，并有助于后续的词义消歧，信息提取等自然语言处理任务。