Câu trả lời:
Cuốn sách có một lưu ý về cách tìm trợ giúp trên các bộ thẻ, ví dụ:
nltk.help.upenn_tagset()
Những người khác có lẽ là tương tự. (Lưu ý: Có thể trước tiên bạn phải tải xuống tagsets
từ phần Mô hình của trình trợ giúp tải xuống cho việc này)
RB
ý nghĩa của chúng adverb
. ( Dưới đây là một ví dụ ; hoặc xem câu trả lời của @ Suzana, liên kết với Bộ thẻ của Tree Tree ). Nhưng bạn nói đúng, dựng sẵn nltk.help.upenn_tagset('RB')
là hữu ích, và đề cập sớm trong nltk
cuốn sách ,
Để tiết kiệm thời gian, đây là danh sách tôi trích xuất từ một kho nhỏ. Tôi không biết nó đã hoàn thành chưa, nhưng nó nên có hầu hết (nếu không phải tất cả) các định nghĩa trợ giúp từ upenn_tagset ...
CC : kết hợp, phối hợp
& 'n and both but either et for less minus neither nor or plus so
therefore times v. versus vs. whether yet
CD : số, hồng y
mid-1890 nine-thirty forty-two one-tenth ten million 0.5 one forty-
seven 1987 twenty '79 zero two 78-degrees eighty-four IX '60s .025
fifteen 271,124 dozen quintillion DM2,000 ...
DT : bộ xác định
all an another any both del each either every half la many much nary
neither no some such that the them these this those
EX : tồn tại ở đó
there
IN : giới từ hoặc kết hợp, cấp dưới
astride among uppon whether out inside pro despite on by throughout
below within for towards near behind atop around if like until below
next into if beside ...
JJ : tính từ hoặc số, thứ tự
third ill-mannered pre-war regrettable oiled calamitous first separable
ectoplasmic battery-powered participatory fourth still-to-be-named
multilingual multi-disciplinary ...
JJR : tính từ, so sánh
bleaker braver breezier briefer brighter brisker broader bumper busier
calmer cheaper choosier cleaner clearer closer colder commoner costlier
cozier creamier crunchier cuter ...
JJS : tính từ, so sánh nhất
calmest cheapest choicest classiest cleanest clearest closest commonest
corniest costliest crassest creepiest crudest cutest darkest deadliest
dearest deepest densest dinkiest ...
LS : danh sách đánh dấu mục
A A. B B. C C. D E F First G H I J K One SP-44001 SP-44002 SP-44005
SP-44007 Second Third Three Two * a b c d first five four one six three
two
MD : phụ trợ phương thức
can cannot could couldn't dare may might must need ought shall should
shouldn't will would
NN : danh từ, chung, số ít hoặc khối
common-carrier cabbage knuckle-duster Casino afghan shed thermostat
investment slide humour falloff slick wind hyena override subhumanity
machinist ...
NNP : danh từ, thích hợp, số ít
Motown Venneboerger Czestochwa Ranzer Conchita Trumplane Christos
Oceanside Escobar Kreisler Sawyer Cougar Yvette Ervin ODI Darryl CTCA
Shannon A.K.C. Meltex Liverpool ...
NNS : danh từ, chung, số nhiều
undergraduates scotches bric-a-brac products bodyguards facets coasts
divestitures storehouses designs clubs fragrances averages
subjectivists apprehensions muses factory-jobs ...
PDT : tiền xác định
all both half many quite such sure this
POS : điểm đánh dấu di truyền
' 's
PRP : đại từ, cá nhân
hers herself him himself hisself it itself me myself one oneself ours
ourselves ownself self she thee theirs them themselves they thou thy us
PRP $: đại từ, sở hữu
her his mine my our ours their thy your
RB : trạng từ
occasionally unabatingly maddeningly adventurously professedly
stirringly prominently technologically magisterially predominately
swiftly fiscally pitilessly ...
RBR : trạng từ, so sánh
further gloomier grander graver greater grimmer harder harsher
healthier heavier higher however larger later leaner lengthier less-
perfectly lesser lonelier longer louder lower more ...
RBS : trạng từ, bậc nhất
best biggest bluntest earliest farthest first furthest hardest
heartiest highest largest least less most nearest second tightest worst
RP : hạt
aboard about across along apart around aside at away back before behind
by crop down ever fast for forth from go high i.e. in into just later
low more off on open out over per pie raising start teeth that through
under unto up up-pp upon whole with you
TO : "đến" là giới từ hoặc điểm đánh dấu nguyên bản
to
UH : xen vào
Goodbye Goody Gosh Wow Jeepers Jee-sus Hubba Hey Kee-reist Oops amen
huh howdy uh dammit whammo shucks heck anyways whodunnit honey golly
man baby diddle hush sonuvabitch ...
VB : động từ, dạng cơ sở
ask assemble assess assign assume atone attention avoid bake balkanize
bank begin behold believe bend benefit bevel beware bless boil bomb
boost brace break bring broil brush build ...
VBD : động từ, thì quá khứ
dipped pleaded swiped regummed soaked tidied convened halted registered
cushioned exacted snubbed strode aimed adopted belied figgered
speculated wore appreciated contemplated ...
VBG : động từ, hiện tại phân từ hoặc gerund
telegraphing stirring focusing angering judging stalling lactating
hankerin' alleging veering capping approaching traveling besieging
encrypting interrupting erasing wincing ...
VBN : động từ, quá khứ phân từ
multihulled dilapidated aerosolized chaired languished panelized used
experimented flourished imitated reunifed factored condensed sheared
unsettled primed dubbed desired ...
VBP : động từ, thì hiện tại, không phải ngôi thứ 3 số ít
predominate wrap resort sue twist spill cure lengthen brush terminate
appear tend stray glisten obtain comprise detest tease attract
emphasize mold postpone sever return wag ...
VBZ : động từ, thì hiện tại, số ít người thứ 3
bases reconstructs marks mixes displeases seals carps weaves snatches
slumps stretches authorizes smolders pictures emerges stockpiles
seduces fizzes uses bolsters slaps speaks pleads ...
WDT : WH-quyết định
that what whatever which whichever
WP : đại từ WH
that what whatever whatsoever which who whom whosoever
WRB : trạng từ
how however whence whenever where whereby whereever wherein whereof why
$
, ''
, (
, )
, ,
, --
, .
, :
, FW
, NNPS
, SYM
, WP$
, [hai backticks]. Xem nltk.help.upenn_tagset()
.
Bộ thẻ phụ thuộc vào kho văn bản được sử dụng để huấn luyện người gắn thẻ. Trình gắn thẻ mặc định của việc nltk.pos_tag()
sử dụng Bộ thẻ Penn Treebank .
Trong NLTK 2, bạn có thể kiểm tra xem tagger nào là tagger mặc định như sau:
import nltk
nltk.tag._POS_TAGGER
>>> 'taggers/maxent_treebank_pos_tagger/english.pickle'
Điều đó có nghĩa là đó là một công cụ gắn thẻ Entropy tối đa được đào tạo trên kho văn bản Treebank.
nltk.tag._POS_TAGGER
không còn tồn tại nữa trong NLTK 3 nhưng tài liệu nói rằng trình gắn thẻ ngoài giá vẫn sử dụng bộ thẻ Penn Treebank.
nltk.tag._POS_TAGGER
không thực thi và không có hướng dẫn cụ thể nào được cung cấp về những gì cần nhập. Ngoài ra, việc tìm ra tagger đang được sử dụng là một nửa câu trả lời, câu hỏi là yêu cầu lấy danh sách tất cả các thẻ có thể có trong tagger
Dưới đây có thể hữu ích để truy cập một dict keyed bằng chữ viết tắt:
>>> from nltk.data import load
>>> tagdict = load('help/tagsets/upenn_tagset.pickle')
>>> tagdict['NN'][0]
'noun, common, singular or mass'
>>> tagdict.keys()
['PRP$', 'VBG', 'VBD', '``', 'VBN', ',', "''", 'VBP', 'WDT', ...
Các tài liệu tham khảo có sẵn tại trang web chính thức
Sao chép và dán từ đó:
Bạn có thể tải xuống danh sách tại đây: ftp://ftp.cis.upenn.edu/pub/treebank/doc/tagguide.ps.gz . Nó bao gồm các phần khó hiểu của lời nói, viết hoa và các quy ước khác. Ngoài ra, wikipedia có một phần thú vị tương tự như thế này. Phần: Thẻ part-of-speech được sử dụng.
['LS', 'TO', 'VBN', "''", 'WP', 'UH', 'VBG', 'JJ', 'VBZ', '--', 'VBP', 'NN', 'DT', 'PRP', ':', 'WP$', 'NNPS', 'PRP$', 'WDT', '(', ')', '.', ',', '``', '$', 'RB', 'RBR', 'RBS', 'VBD', 'IN', 'FW', 'RP', 'JJR', 'JJS', 'PDT', 'MD', 'VB', 'WRB', 'NNP', 'EX', 'NNS', 'SYM', 'CC', 'CD', 'POS']
Dựa trên phương pháp của Doug Shore nhưng làm cho nó thân thiện hơn với việc sao chép-dán
Chỉ cần chạy nguyên văn này.
import nltk
nltk.download('tagsets')
nltk.help.upenn_tagset()
nltk.tag._POS_TAGGER
sẽ không làm việc Nó sẽ cung cấp cho AttributionError: mô-đun 'nltk.tag' không có thuộc tính '_POSiahGER' . Nó không có sẵn trong NLTK 3 nữa.