Python3自然语言处理——词性标注

词性标注是对给定句子中的单词进行词性（Parts of Speech，POS）分类的过程。实现标注目的的软件称为词性标注器（tagger）。NLTK支持多种标注器。

1.内置的词性标注器

创建一个新文件，命名为Exploring.py，输入以下代码：

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import nltksimpleSentence="Beijing is the capital of China."wordsInSentence=nltk.word_tokenize(simpleSentence)print(wordsInSentence)partsOfSpeechTags=nltk.pos_tag(wordsInSentence)print(partsOfSpeechTags)

第1行代码指示Python解释器将NLTK模块从磁盘加载到内存，并使NLTK库在程序中可用。第2行创建了一个名为simpleSentence的变量，并定义为一个字符串。第3行代码调用了NLTK内置的word_tokenize()函数，它将给定的句子分解成单词并返回一个Python列表数据类型。一旦得到由函数计算的结果，我们就将其分配给wordsInSentence变量。第4行代码调用了Python内置的print()函数，它显示了如屏幕所示的数据结构。在本例中，我们显示了所有标注的单词列表。仔细观察这些输出，屏幕上显示了一个Python列表的数据结构，它由以逗号分隔的所有字符串组成，所有的列表元素都括在方括号内。第5行代码调用了内置的标注器pos_tag()，通过wordsInsentence变量生成一个单词列表，同时也标注了词性。一旦标注完成，就会生成完整的元组列表，每个元组都有标记的单词和相应的词性标注，最后通过第6行代码在屏幕上打印出给定的参数，结果如下：

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["Beijing", "is", "the", "capital", "of", "China", "."][("Beijing", "NNP"), ("is", "VBZ"), ("the", "DT"), ("capital", "NN"), ("of", "IN"), ("China", "NNP"), (".", ".")]

在这个实例中，我们可以看到元组列表中的每个元组都由原始单词和POS标注组成。

2.编写自己的词性标注器

创建一个新文件，命名为OwnTagger.py输入以下源代码：

这篇关于Python3自然语言处理——词性标注的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！