NLTK 词性缩写参考

Question

我正在使用 nltk 查找句子中每个单词的词性。它 returns 我既不能完全凭直觉又找不到好的文档的缩写。

运行:

import nltk
sample = "There is no spoon."
tokenized_words = nltk.word_tokenize(sample)
tagged_words = nltk.pos_tag(tokenized_words)
print tagged_words

Returns:

[('There', 'EX'), ('is', 'VBZ'), ('no', 'DT'), ('spoon', 'NN'), ('.', '.')]

在上面的示例中，我正在寻找 DT、EX 和其余的意思。

到目前为止，我最好的办法是在 Natural Language Processing with Python 中搜索有关缩写词的提及，但必须有更好的东西。我确实也找到了一些基于文献的资源，但我不知道如何判断使用的是哪个nltk。

Answer 1

您已经提到的 link 有两个不同的标签集。

For tagset documentation, see nltk.help.upenn_tagset() and nltk.help.brown_tagset().

在此特定示例中，这些标签来自 Penn Treebank tagset。

您还可以通过以下方式了解这些标签：

nltk.help.upenn_tagset('DT')
nltk.help.upenn_tagset('EX')

NLTK 词性缩写参考

Abbreviation Reference for NLTK Parts of Speech

python

nlp

nltk