NLP |词性标注–单词语料库
什么是词性标注？
这是一个将句子转换成形式的过程——单词列表、元组列表(其中每个元组都有一个形式(单词、标签))。的标记是词性标记，表示该词是否是名词、形容词、动词等。
词性标注语料库示例
The/at-tl expense/nn and/cc time/nn involved/vbn are/ber astronomical/jj ./.
标记语料库的格式为单词/标记的形式。每个单词都有一个标记来表示它的位置。比如 nn 指名词， vb 指动词。
代码#1 : 创建 TaggedCorpusReader。为了文字
# Using TaggedCorpusReader
from nltk.corpus.reader import TaggedCorpusReader
# intitializing
x = TaggedCorpusReader('.', r'.*\.pos')
words = x.words()
print ("Words : \n", words)
tag_words = x.tagged_words()
print ("\ntag_words : \n", tag_words)
输出:
Words :
['The', 'expense', 'and', 'time', 'involved', 'are', ...]
tag_words :
[('The', 'AT-TL'), ('expense', 'NN'), ('and', 'CC'), ...]
代码#2 : 用于句子
tagged_sent = x.tagged_sents()
print ("tagged_sent : \n", tagged_sent)
输出:
tagged_sent :
[[('The', 'AT-TL'), ('expense', 'NN'), ('and', 'CC'), ('time', 'NN'),
('involved', 'VBN'), ('are', 'BER'), ('astronomical', 'JJ'), ('.', '.')]]
代码#3 : 为段落
para = x.para()
print ("para : \n", para)
tagged_para = x.tagged_paras()
print ("\ntagged_paras : \n", tagged_paras)
输出:
para:
[[['The', 'expense', 'and', 'time', 'involved', 'are', 'astronomical', '.']]]
tagged_paras :
[[[('The', 'AT-TL'), ('expense', 'NN'), ('and', 'CC'), ('time', 'NN'),
('involved', 'VBN'), ('are', 'BER'), ('astronomical', 'JJ'), ('.', '.')]]]
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