如何在NLTK中使用pos_tag？
在NLTK（Natural Language Toolkit）中，可以使用pos_tag函数来进行词性标注（Part-of-Speech Tagging）。词性标注是将文本中的每个词语标注为其词性的过程，例如名词、动词、形容词等。
要在NLTK中使用pos_tag，首先需要导入nltk库和其内置的pos_tag函数：
import nltk
from nltk import pos_tag然后，需要将文本进行分词，将其转换为词语列表。可以使用nltk的word_tokenize函数来实现：
text = "This is a sample sentence."
tokens = nltk.word_tokenize(text)接下来，可以使用pos_tag函数对分词后的词语列表进行词性标注：
pos_tags = pos_tag(tokens)pos_tags将返回一个包含词语及其对应词性标签的列表。每个元素是一个元组，包含词语和其对应的词性标签。例如，对于上述示例句子，pos_tags的结果可能如下所示：
[('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('sample', 'JJ'), ('sentence', 'NN'), ('.', '.')]其中，'DT'表示限定词（determiner），'VBZ'表示动词（verb），'JJ'表示形容词（adjective），'NN'表示名词（noun），'.'表示标点符号。
NLTK中的pos_tag函数使用的是Penn Treebank标签集，该标签集是一种常用的英文词性标注标准。
NLTK还提供了其他功能强大的文本处理工具和语料库，可以进一步进行文本分析和处理。
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1回答
我想从dataframe中提取名词。只有名词。我如下所示
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tag import pos_tag
from nltk import word_tokenize
df = pd.DataFrame({'noun': ['good day', 'good night']})
我想要
noun
0 day
1 night
我的代码
df['noun'] = df.apply(lambda row: nltk.word_tokenize(ro
浏览 4提问于2016-09-06得票数 1
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1回答
Nltk进口问题
、、
我可以在python中导入ntlk和pos_tag，就像这样。
>>> import nltk
>>> from nltk import pos_tag
但是当我需要写一个脚本的时候
import nltk
from nltk import pos_tag
我得到了一个跟踪错误
Traceback (most recent call last):
File "mynltkfile.py", line 1, in <module>
from nltk import pos_tag
File "/Users/jacksonge
浏览 4提问于2013-10-07得票数 1
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我试图从nltk pos_tag中获取完整的标签，但我找不到使用nltk的简单方法。例如，使用tagsets='universal'。 from nltk.tokenize import word_tokenize
def nltk_pos(text):
token = word_tokenize(text)
return (nltk.pos_tag(token)[0])[1]
nltk_pos('home')
output: 'NN'
expected output: 'NOUN'
浏览 8提问于2020-09-22得票数 0
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我有一个使用NLTK查找名词和动词的代码。
from nltk.corpus import wordnet as wn
from nltk import pos_tag
import nltk
sentence = "Hello my name is Abhishek Mitra"
sentence = nltk.word_tokenize(sentence)
sent = pos_tag(sentence)
print sent
它返回：
[('Hello', 'NNP'), ('my', 'PRP$'),
浏览 0提问于2013-08-15得票数 2
我用nltk模块标记一个句子。但是，我需要帮助将更多的信息添加到令牌中。
重写NNP作为名词，NN作为非名词(忽略其他；VBD，IN，.)
在标注为NNP的单词中添加“大写”，
在带有标签的NN单词中添加‘小写’
下面是一个例子
sentences = "John wrote His name as Ishmael"
def findPOS(input):
tagged = nltk.sent_tokenize(input.strip())
tagged = [nltk.word_tokenize(sent) for sen
浏览 2提问于2014-03-04得票数 0
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1回答
使用NLTK，我想写下一个标签模式来处理一些东西，比如带有动名词和/或并列名词的名词短语。在导入必要的库之后，我对候选文本进行了如下标记：
sentences=nltk.word_tokenize('......')
它包含几个句子。然后我给它加上标签：
sentences=nltk.pos_tag(sentences)
我还将我提出的语法定义为：
grammar= r"""
Gerunds: {<DT>?<NN>?<VBG><NN>}
Coordinated noun: {<NNP><C
浏览 0提问于2015-09-30得票数 1
我是NLTK的新手。我得到了这个错误，我已经搜索了编码/解码，特别是UnicodeDecodeError，但这个错误似乎是NLTK源代码特有的。
下面是错误：
Traceback (most recent call last):
File "A:\Python\Projects\Test\main.py", line 2, in <module>
print(pos_tag(word_tokenize("John's big idea isn't all that bad.")))
File "A:\Pytho
浏览 0提问于2014-08-26得票数 9
1回答
中的nltk pos_tag错误
、、、、
虽然我希望使用pos_tag函数收集POS标记，但以下错误发生了。i包含了nltk所需的所有包。nltk版本为3.3，运行在conda环境中。python版本为3.6。每个nltk包都是使用nltk下载函数下载的，但是每次我运行pos_tag函数时，它都会抛出以下错误。
>>> from nltk import pos_tag, word_tokenize
>>> pos_tag(word_tokenize("John's big idea isn't all that bad."))
Traceback (most rece
浏览 2提问于2018-06-08得票数 0
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1回答
我试图用nltk在一些LaTeX文件中找到名词短语(NP)和动词短语(VP)。我的LaTeX文件包含了很多数学。由于我刚开始接触新公司，我开始尝试从终端机上得到我需要的东西。例如，我尝试了这句话：
让尺寸分别用$s(n)$和$t(n)$表示。
我试过的密码：
>>> from nltk import sent_tokenize, word_tokenize, pos_tag
>>> text = "Let the sizes be denoted by $s(n)$ and $t(n)$ respectively."
>>&g
浏览 0提问于2014-12-01得票数 0
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很长一段时间以来，我一直试图检查一个标签，看看它是否是“NNP”。
for key in words:
temp.append(words[key])
tagger = [key]
tag = nltk.pos_tag(tagger)
x = str(tag[0][1].strip())
print(x is 'NNP')
代码应该做的是遍历几个键并检查标记是否是NNP。事实上，每当标签是NNP时，我的打印语句就会输出False。我使用type(tag)检查它是否是str，是的。我还删除了字符串，并
浏览 4提问于2014-12-16得票数 0
回答已采纳
我想提取大熊猫中的POS。我如下所示
import pandas as pd
from nltk.tag import pos_tag
df = pd.DataFrame({'pos': ['noun', 'Alice', 'good', 'well', 'city']})
s = df['pos']
tagged_sent = pos_tag(s.str.split())
但是找个线索：
Traceback (most recent call last):
File "
浏览 3提问于2016-09-04得票数 1
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Python 的第5章给出了在句子中标记单词的示例：
>>> text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different")
>>> nltk.pos_tag(text)
[('And', 'CC'), ('now', 'RB'), ('for', 'IN'), ('something', 'NN'), ('completely&
浏览 39提问于2011-04-26得票数 27
回答已采纳
我有一个文本，我想找到'ADJ'，'PRONs'，‘动词’，‘名词’等的数字。我知道有.pos_tag()函数，但它给了我不同的结果，我想有‘ADJ’，'PRON'，‘动词’，‘名词’的结果。这是我的密码：
import nltk
from nltk.corpus import state_union, brown
from nltk.corpus import stopwords
from nltk import ne_chunk
from nltk.tokenize import PunktSentenceTokenizer
from nl
浏览 8提问于2020-02-23得票数 1
回答已采纳
我一直试图在代码中使用nltk.pos_tag，但当我这样做时会遇到错误。我已经下载了Penn和max_ent_treebank_pos。但错误依然存在。这是我的代码：
import nltk
from nltk import tag
from nltk import*
a = "Alan Shearer is the first player to score over a hundred Premier League goals."
a_sentences = nltk.sent_tokenize(a)
a_words = [nltk.word_tokeniz
浏览 7提问于2016-06-06得票数 2
我正在处理一个NLTK项目，我按照教程成功地安装了它，我使用的是Windows7。因此，为了帮助我测试我的安装，我在python上执行了以下命令：
import nltk
from nltk.tag import pos_tag
我使用Python2.7，位于C:\Python27下面。然后，我创建了一个示例脚本(D:\nltk-test.py)，其中包含以下命令：
import nltk
from nltk.tag import pos_tag
text = nltk.word_tokenize("Hello world!")
print pos_tag(text)
问题是
浏览 2提问于2016-03-31得票数 0
0回答
所以我试着在一个列表中标记一大堆单词(准确地说是词性标记)，如下所示：
pos = [nltk.pos_tag(i,tagset='universal') for i in lw]
其中lw是一个单词列表(它真的很长，或者我会发布它，但它类似于[['hello'],['world']] (也称为列表列表，每个列表包含一个单词)，但当我尝试运行它时，我得到：
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#183>", line 1, in <module&g
浏览 3提问于2017-11-28得票数 8
1回答
我用这段代码来确定句子的主语、时间/位置。
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.tokenize import word_tokenize
import nltk
text = input('Please enter a sentence: ')
words = text.split()
sentence = pos_tag(words)
grammar = '''
Action: {<NN.*>?<VB.*><RB.*>?}
Location: {<IN>&l
浏览 0提问于2016-01-31得票数 0
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1回答
我建立了一个纯文本语料库，下一步就是把我所有的文字混在一起。我正在使用WordNetLemmatizer，并需要pos_tag作为每个令牌，以避免出现这样的问题:爱->引理=爱和爱->引理=爱.
我认为默认的WordNetLemmatizer POS-标记是n (=Noun)，但是如何使用pos_tag呢？我认为预期的WordNetLemmatizer POS标签与我得到的pos_tag不同。有什么能帮助我的功能吗？！！
在这一行中，我认为word_pos是错误的，这就是错误的原因
引理= wordnet_lemmatizer.lemmatize(word，word_pos)
浏览 3提问于2016-03-08得票数 3
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1回答
我是NLTK的新手，我正在尝试从字符串中获取公司名称。这是我写的代码。但是它没有给output.Is可能直接在模式中提供字符串值吗？有人能帮帮我吗。提前感谢
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk import pos_tag,RegexpParser
text="CompanyName1 GmbH is from Germany. CompanyName2 Inc is from America. ComapnyName3 corp is from India."
pattern = r
浏览 1提问于2018-05-28得票数 1
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1回答
探究python函数
、、、
我可以在python中这样做，它给出了函数中可用的子模块/参数。
在翻译中，我可以这样做：
>>> from nltk import pos_tag
>>> dir(pos_tag)
['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__'
浏览 0提问于2014-12-03得票数 1
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import nltk
from nltk import word_tokenizer
w="cat"
word=nltk.word_tokenize(w)
print nltk.pos_tag(word)
output:[('cat','IN')]
但是cat是一个名词，但它返回为IN(连词)。
浏览 1提问于2013-07-31得票数 1
1回答
解析nltk块字符串以形成树
、、、、
我有一个包含String的文件
Tree('S', [Tree('NP', [('criminal', 'JJ'), ('lawyer', 'NN')]), Tree('NP',
[('new', 'JJ'), ('york', 'NN')])])
是否有解析字符串以再次生成树结构的python函数？我尝试了函数，但它不解析。
我生成如下所示的字符串
>>> import nltk
>>&
浏览 3提问于2017-08-05得票数 0
回答已采纳
我是一个nltk和Python，但是我想用Brown或CoNLL2000标记来标记一个句子，而不是默认的pos_tag标记。
现在我只是在做：
import nltk
from nltk.tag import pos_tag
sentence = "The Turtles fight Shredder."
tags = pos_tag(sentence.split())
产生的结果
>>> tags
[('The', 'DT'), ('Turtles', 'NNP'), ('fight&
浏览 5提问于2014-05-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我无法将csvfile中的数据标记为nltk
这是我的代码
import nltk
import csv
import numpy
from nltk import sent_tokenize
from nltk import word_tokenize
from nltk import pos_tag
reader = csv.reader(open('/Users/yoshithKotla/Desktop/dingdang/tweets.csv', 'rU'), delimiter= ",",quotechar='|')
浏览 0提问于2021-04-08得票数 0
2回答
我从NLTK开始，想标记一个荷兰句子，但我在指定语料库时遇到了困难。
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import alpino
pos_tag(word_tokenize("Python is een goede data science taal."), tagset = 'alpino')
给予，
[('Python', 'UNK'),
('is', 'UNK
浏览 2提问于2016-10-24得票数 3
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2回答
我希望通过NLTK获得一个单词和一个句子中每个单词之间的相似性。
NLTK可以得到两个特定单词之间的相似度，如下所示。这种方法要求给出对单词的具体引用，在这种情况下，它是'dog.n.01‘，其中狗是名词，我们希望使用第一个(01) NLTK定义。
dog = wordnet.synset('dog.n.01')
cat = wordnet.synset('cat.n.01')
print dog.path_similarity(cat)
>> 0.2
问题是，我需要从句子中的每个单词中获取词性信息。NLTK软件包能够获得句子中每个单词的词
浏览 5提问于2014-12-21得票数 8
回答已采纳
2回答
我正在尝试实现一个代码来检查特定地区的天气状况，使用OpenWeatherMap应用程序接口和NLTK来查找实体名称识别。但是我找不到将GPE中存在的实体(提供位置)(在本例中是芝加哥)传递给我的API请求的方法。请帮助我与下面给出的syntax.The代码。
感谢您的帮助
import nltk
from nltk import load_parser
import requests
import nltk
from nltk import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
sentence = "What is the
浏览 10提问于2018-02-07得票数 1
回答已采纳
我正忙着写一个模型来预测文本的类型，比如在pdf文档上的名字或日期。
该模型使用nltk.word_tokenize和nltk.pos_tag。
当我试图在Google平台上的Kubernetes上使用它时，我会得到以下错误：
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.tokenize import word_tokenize
tokenized_word = tokenize_word('x')
tagges_word = pos_tag(['x'])
堆栈跟踪：
Resourc
浏览 1提问于2018-11-14得票数 1
回答已采纳
我有用NLTK的平均感知器标记POS的代码：
from nltk.corpus import wordnet
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk import pos_tag
from nltk.tokenize import word_tokenize
string = 'dogs runs fast'
tokens = word_tokenize(string)
tokensPOS = pos_tag(tokens)
print(tokensPOS)
结果：
[('dogs', 'N
浏览 5提问于2017-06-28得票数 1
回答已采纳
，这是我用来运行nltk程序的代码
导入nltk #从nltk.corpus导入PlaintextCorpusReader导入自然语言工具包，从nltk导入PlainTextCorpusReader模块，导入word_tokenize、pos_tag、FreqDist，从prettytable pos_tag导入PrettyTable
# PARTS of SPEECH Lookup
POSTAGS = {
'CC': 'conjunction',
'CD': 'CardinalNumber'
浏览 2提问于2021-05-08得票数 0
1回答
R-通过网格解析Python树
、、、、
我正在尝试使用Python的NLTK包，在R中使用Retic所得包。在很大程度上，我是成功的。
现在，我希望执行命名实体识别(即确定哪些令牌表示命名实体以及它们代表的命名实体的类型)。使用NLTK的ne_chunk()函数。我的问题是，函数返回类nltk.tree.Tree的一个对象，我不知道如何在R中解析该对象。
如果ne_chunk()受够了十个标记对，它将返回一个可以使用as.character()转换为字符的结果，该字符可以通过正则表达式函数进行解析(这只是一个黑客，我对此并不满意)。然而，超过10对，它将返回树的速记表示，其中没有使用R方法提取有意义的数据。
下面是一个可复制性最低的
浏览 1提问于2018-01-31得票数 2
回答已采纳
1回答
这些是我的模块：
import pandas as pd
from nltk.tag import pos_tag
import re
from collections import defaultdict,Counter
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from datetime import datetime
from tqdm import tqdm
import numpy as np
import os
import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('p
浏览 2提问于2021-05-29得票数 1
回答已采纳
2回答
有没有办法用NLTK Wordnet找到专有名词?也就是说，我能用nltk Wordnet标记所有格名词吗？
浏览 1提问于2013-07-16得票数 32
回答已采纳
我使用了以下代码：
# Step 1 : TOKENIZE
from nltk.tokenize import *
words = word_tokenize(text)
# Step 2 : POS DISAMBIG
from nltk.tag import *
tags = pos_tag(words)
加上两句话:约翰人很好。约翰人很好吗？
John在第一句话中是NN，而在第二句话中是VB！那么，我们如何在不训练后退标记器的情况下纠正pos_tag函数呢？
修改后的问题：
我在上看过NLTK标记器的演示。当我尝试"English Taggers &Chuncker: T
浏览 2提问于2011-12-03得票数 5
回答已采纳
3回答
因此，我尝试使用Python中的NLTK对文本文件进行词性标记。这是我使用的代码
import nltk
from nltk import word_tokenize, pos_tag
f = open('all.txt')
raw = f.read()
text = word_tokenize(raw)
paosted = nltk.pos_tag(text)
saveFile = open('ol.txt', 'w')
saveFile.write(str(paosted))
saveFile.close()
代码确实起作用了，但问题是它将所
浏览 3提问于2018-08-27得票数 0
我想使用word_tokenize, pos_tag, FreqDist。我不想默认下载所有的nltk。我想使用nltk.download(info_or_id='')。我应该在info_or_id中添加哪些选项来获取词性标记及其频率。POS标签- Penn Treebank POS。
浏览 1提问于2015-09-07得票数 0
我想附加一些列举化结果的例外。例如，当我测试wnl.lemmatize('cookies')时，我得到的结果是cooky而不是cookie。如何将词汇化结果更新为cookie import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
wnl = WordNetLemmatizer()
def text_cleaning(text):
text = text.lower()
tok_list
浏览 13提问于2019-02-02得票数 0
3回答
从就职演说语料库标记.txt文件
、、、、
我很难弄清楚这件事。编码新手。我正在尝试读取一个.txt文件，对其进行标记化，对其中的单词进行pos标记。
这是我到目前为止所得到的：
import nltk
from nltk import word_tokenize
import re
file = open('1865-Lincoln.txt', 'r').readlines()
text = word_tokenize(file)
string = str(text)
nltk.pos_tag(string)
我的问题是，它一直给我TypeError: expected string or bytes
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
1回答
检查句子中的动作
、、
现在我已经确定了使用此代码的主题、操作和位置/时间：
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.tokenize import word_tokenize
import nltk
text = input('Please enter a sentence: ')
words = text.split()
sent = [w for w in words if not w == 'computer']
sentence = pos_tag(sent)
grammar = '''
Action: {&l
浏览 1提问于2016-02-01得票数 0
我需要执行命名实体识别/分类，并生成IOB标记格式的输出。
我使用的是由提供的NLTK块，但是这会产生一个树，而不是一个IOB标记的列表。
def chunk_iob(list_of_words):
nltk_tagger = nltk.data.load("taggers/conll2002_aubt.pickle")
nltk_chunker = nltk.data.load("chunkers/conll2002_NaiveBayes.pickle")
t = nltk_tagger.tag(list_of_words)
浏览 2提问于2016-11-30得票数 1
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1回答
我已经安装了32位Python 3.4.1，并且正在使用NLTK 3。所有的集合和模型都已安装。进入时
>>> text = nltk.word_tokenize("this is not working")
>>> text
['this', 'is', 'not', 'working']
>>> nltk.pos_tag(text)
或来自本地文件的令牌
尝试使用maxent_treebank_pos_tagger的pos_tag时出现以下错误
Traceb
浏览 1提问于2015-01-27得票数 0
abc = nltk.pos_tag(info)
print(s for s in abc if s[1] != 'ADV')
返回:生成器对象pos。locals>。genexpr> at 0x000000000E000D00>
如果使用[]圆形打印，我会得到“无效语法”
浏览 0提问于2018-02-19得票数 0
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1回答
我的字符串如下：
happy = +2
产出应是：
JJ[sentiment=+2] -> happy
正则表达式(re)如何产生上述格式的东西？
这是我的密码：
from __future__ import print_function
import nltk
from nltk import sent_tokenize, word_tokenize, pos_tag
f = open('file.txt')
for j in iter(f):
tokens = pos_tag(word_tokenize(j))
print (tokens)
f
浏览 2提问于2015-11-30得票数 0
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3回答
我在moy代码中有一个元组：
('H', 'NNP')
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from nltk.corpus import wordnet as wn
from nltk import pos_tag
import nltk
syno =[]
sentence = '''His father suggested he study to become a parson instead, but Darwin was far more inclined to study natural histor
浏览 0提问于2013-08-15得票数 1
我目前正在处理一个句子的柠檬化，同时也应用pos_tags。到目前为止，这就是我所拥有的
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import wordnet
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk import pos_tag
lem = WordNetLemmatizer()
def findTag(sentence):
sentence = word_tokenize(sentence)
sentence = [
浏览 3提问于2020-02-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我有以下数据
0 1 2 3 4 5 6
0 i love eating spicy hand pulled noodles
1 i also like to game alot
我想应用一个函数来创建一个新的dataframe，但是df将被填充到每个单词的词性标记中，而不是上面的单词。
我正在使用nltk.pos_tag，我做了这个df.apply(nltk.pos_tag)。
我的预期输出应该如下所示：
0 1 2 3 4 5
浏览 1提问于2019-08-31得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图将我自己的简单自定义标记器与nltk默认标记器结合起来，在本例中是感知器标记器。
我的代码如下(基于)：
import nltk.tag, nltk.data
default_tagger = nltk.data.load(nltk.tag._POS_TAGGER)
model = {'example_one': 'VB' 'example_two': 'NN'}
tagger = nltk.tag.UnigramTagger(model=model, backoff=default_tagger)
但是，这会产生以下错误
浏览 0提问于2016-02-18得票数 4
回答已采纳
4回答
我有这个密码。
from nltk import pos_tag, ne_chunk
import nltk.chunk
from nltk.corpus import names
qry = "who is Ronald Avon"
tokens = nltk.tokenize.word_tokenize(qry)
pos = nltk.pos_tag(tokens)
sentt = nltk.ne_chunk(pos, binary = False)
person = []
for subtree in sentt.subtrees(filter=lambda t: t.n
浏览 3提问于2014-03-20得票数 1
回答已采纳
当使用NLTK进行实体识别时，就会得到一个带有映射到标记的单词的Tree (例如。Mark -> NNP，first -> JJ，.)乍一看，还不清楚所有的标记代表什么，而且我无法在NLTK文档中找到关于这些标记的任何文档。
>>> from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk
>>> sentence = "Mark and John are the first to work at Google from one years old in 39 years."
>&g
浏览 0提问于2017-12-26得票数 3
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2回答
我正在尝试编写代码，它传递的文本已经被标记，停止词被过滤掉，然后继续并标记它。但是，我不确定我应该按照什么顺序进行标记。这是我目前拥有的：
#### Stemming
ps = PorterStemmer() # PorterStemmer imported from nltk.stem
stemText = []
for word in swFiltText: # Tagged text w/o stop words
stemText.append(ps.stem(word))
#### POS Tagging
def tagging():
tagTot
浏览 4提问于2020-04-24得票数 0
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