使用nltk恢复原始单词，并使用完整语义进行标记化

是指利用nltk（自然语言工具包）库来还原文本中的原始单词，并对这些单词进行完整的语义标记。

nltk是一个流行的Python库，提供了丰富的自然语言处理功能。它包含了各种工具和数据集，可以用于分词、词性标注、句法分析、语义分析等任务。

在使用nltk进行原始单词恢复时，可以采用词形还原（lemmatization）的方法。词形还原是将单词还原为其原始形式的过程，例如将"running"还原为"run"。nltk提供了WordNetLemmatizer类，可以方便地进行词形还原操作。

以下是一个示例代码，展示了如何使用nltk进行原始单词恢复和完整语义标记化：

import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

def restore_original_words(text):
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    restored_words = []
    for token in tokens:
        restored_word = lemmatizer.lemmatize(token)
        restored_words.append(restored_word)
    return ' '.join(restored_words)

def mark_with_complete_semantics(text):
    tagged_words = nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(text))
    return tagged_words

# 示例文本
text = "I am running in the park"

# 恢复原始单词
restored_text = restore_original_words(text)
print(restored_text)
# 输出: "I am running in the park"

# 使用完整语义进行标记化
tagged_text = mark_with_complete_semantics(restored_text)
print(tagged_text)
# 输出: [('I', 'PRP'), ('am', 'VBP'), ('running', 'VBG'), ('in', 'IN'), ('the', 'DT'), ('park', 'NN')]

在上述示例中，首先使用restore_original_words函数将文本中的单词恢复为原始形式。然后，使用mark_with_complete_semantics函数对恢复后的文本进行完整语义标记化，得到每个单词的词性标记。

这样，我们就可以通过nltk库来实现对文本的原始单词恢复和完整语义标记化的功能。在实际应用中，可以根据具体需求进一步扩展和优化这些功能。

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