在NLTK中，我在哪里可以找到ClassifierBasedPOSTagger的所有POS的标签定义？
在NLTK中，可以通过查看ClassifierBasedPOSTagger类的文档或源代码来找到所有POS的标签定义。具体来说，可以使用以下方法之一：
- 查看NLTK官方文档：NLTK官方文档提供了对NLTK库中各个类和方法的详细说明。可以在NLTK官方文档中搜索
ClassifierBasedPOSTagger类，并查看其文档中关于POS标签定义的部分。 - 查看NLTK源代码：可以直接查看NLTK库中
tag模块下的classifier_based.py文件，该文件包含了ClassifierBasedPOSTagger类的源代码。在源代码中，可以找到关于POS标签定义的部分注释或变量定义。
需要注意的是，NLTK库本身并没有提供直接获取所有POS标签定义的方法或函数。因此，需要通过查看文档或源代码来获取这些信息。
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from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader
corpus_root = './'
newcorpus
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from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
lmtzr = WordNetLemmatizer()
tagged = nltk.pos_tag(tokens)
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基于规则语法的空间分块
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我的数据：
data = 'The little yellow dog will then walk to the Starbucks, where he will introduce them to Michael.'
.
data_tok = nltk.word_tokenize(data) #tokenisation
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块状：
cfg_1 = "CUSTOMCHUNK: {<VB><.*>*?<NNP>
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from nltk.corpus.reader import TaggedCorpusReader
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浏览 1提问于2012-06-04得票数 0
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如何使用Keras构建一个词性标记器？
neural-network、deep-learning、keras、pos-tagger、part-of-speech
我正试图在Keras的帮助下，用神经网络实现一个词性标注器。
我正在使用顺序模型，并从NLTK的Penn语料库(即来自nltk.corpus导入树库)中训练数据。根据我的理解，与Keras建立神经网络包括以下步骤：
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定义->编译->适合模型
评估模型
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准确地说，我不知道如何在以下代码中将数据排列在" data“和"labels”变量中：
model.fit(data, labels, n
浏览 1提问于2016-11-14得票数 6
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用python对很长的文本进行符号化
python、performance
我真的需要为我的硕士论文优化这段代码。用>6000字来混淆文档需要20秒的时间。问题是，我必须对200.000多份文件进行分类，每个文件的平均字数为10.000字。
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import nltk
import gensim
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import wordnet
from collections import defaultdict
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浏览 0提问于2022-12-04得票数 0
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python、nltk、corpus、pos-tagger
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import os, os.path
path = os.path.expanduser('D:/Mes documents/MY_POS_tagger/nltk_data')
if not os.path.exists(path):
os.mkdir(path)
p
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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向前看，我发现还有nltk.DefaultTagger、nltk.RegexpTagger、nltk.UnigramTagger和nltk.BigramTagger。
我对此感到困惑，为什么我们需要这些taggers，因为nltk.pos_tag在标记词性部分方面做得很好。此外，nltk.pos_tag内部使用哪个标记器进行标记。
提前谢谢。
浏览 2提问于2018-01-02得票数 1
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