Yanıtlar:
Kitap , etiket kümeleri hakkında nasıl yardım bulabileceğinize dair bir not içerir, örneğin:
nltk.help.upenn_tagset()Diğerleri muhtemelen benzerdir. (Not: Belki de öncelikle tagsetsbunun için indirme yardımcısının Modeller bölümünden indirmeniz gerekir )
RBanlamlarına benzeyen bir arama tablosu / liste / harita bekledim adverb. ( İşte bir örnek ; veya Penn Treebank Etiket Kümesini bağlayan @ Suzana'nın cevabına bakınız ). Ama haklısın, yerleşik nltk.help.upenn_tagset('RB')yardımcı olur ve nltkkitabın başlarında bahsedilmiştir ,
Biraz zaman kazanmak için, burada küçük bir cesetten aldığım bir liste var. Tam olup olmadığını bilmiyorum, ama upenn_tagset yardım tanımlarının (hepsi değilse de) çoğu olmalıdır ...
CC : birlikte, koordinasyon
& 'n and both but either et for less minus neither nor or plus so
therefore times v. versus vs. whether yetCD : sayısal, kardinal
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 : belirleyici
all an another any both del each either every half la many much nary
neither no some such that the them these this thoseEX : orada varoluşsal
thereIN : edat veya bağlaç, ast
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 : sıfat veya sayı, sıralı
third ill-mannered pre-war regrettable oiled calamitous first separable
ectoplasmic battery-powered participatory fourth still-to-be-named
multilingual multi-disciplinary ...JJR : sıfat, karşılaştırmalı
bleaker braver breezier briefer brighter brisker broader bumper busier
calmer cheaper choosier cleaner clearer closer colder commoner costlier
cozier creamier crunchier cuter ...JJS : sıfat, üstün
calmest cheapest choicest classiest cleanest clearest closest commonest
corniest costliest crassest creepiest crudest cutest darkest deadliest
dearest deepest densest dinkiest ...LS : liste öğesi işaretleyicisi
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
twoMD : modsal yardımcı
can cannot could couldn't dare may might must need ought shall should
shouldn't will wouldNN : isim, ortak, tekil veya kitle
common-carrier cabbage knuckle-duster Casino afghan shed thermostat
investment slide humour falloff slick wind hyena override subhumanity
machinist ...NNP : isim, özel, tekil
Motown Venneboerger Czestochwa Ranzer Conchita Trumplane Christos
Oceanside Escobar Kreisler Sawyer Cougar Yvette Ervin ODI Darryl CTCA
Shannon A.K.C. Meltex Liverpool ...NNS : isim, ortak, çoğul
undergraduates scotches bric-a-brac products bodyguards facets coasts
divestitures storehouses designs clubs fragrances averages
subjectivists apprehensions muses factory-jobs ...PDT : ön belirleyici
all both half many quite such sure thisPOS : genetik işaretleyici
' 'sPRP : zamir, kişisel
hers herself him himself hisself it itself me myself one oneself ours
ourselves ownself self she thee theirs them themselves they thou thy usPRP $: zamir, iyelik
her his mine my our ours their thy yourRB : zarf
occasionally unabatingly maddeningly adventurously professedly
stirringly prominently technologically magisterially predominately
swiftly fiscally pitilessly ...RBR : zarf, karşılaştırmalı
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 : zarf, en üstün
best biggest bluntest earliest farthest first furthest hardest
heartiest highest largest least less most nearest second tightest worstRP : parçacık
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 youYAPıLıR : edat veya mastar belirteç olarak "ila"
toUH : birleşme
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 : fiil, taban formu
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 : fiil, geçmiş zaman
dipped pleaded swiped regummed soaked tidied convened halted registered
cushioned exacted snubbed strode aimed adopted belied figgered
speculated wore appreciated contemplated ...VBG : fiil, mevcut katılımcı veya ulaç
telegraphing stirring focusing angering judging stalling lactating
hankerin' alleging veering capping approaching traveling besieging
encrypting interrupting erasing wincing ...VBN : fiil, geçmiş katılımcı
multihulled dilapidated aerosolized chaired languished panelized used
experimented flourished imitated reunifed factored condensed sheared
unsettled primed dubbed desired ...VBP : fiil, şimdiki zaman, 3. tekil kişi değil
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 : fiil, şimdiki zaman, 3. kişi tekil
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-belirleyici
that what whatever which whicheverWP : WH zamiri
that what whatever whatsoever which who whom whosoeverWRB : Wh-zarf
how however whence whenever where whereby whereever wherein whereof why$, '', (, ), ,, --, ., :, FW, NNPS, SYM, WP$, [iki backticks]. Bkz nltk.help.upenn_tagset().
Etiket kümesi, etiketleyiciyi eğitmek için kullanılan korpoza bağlıdır. Varsayılan etiketleyici Penn Treebank Etiket Kümesininltk.pos_tag() kullanır .
NLTK 2'de, hangi etiketleyicinin varsayılan etiketleyici olduğunu aşağıdaki gibi kontrol edebilirsiniz:
import nltk
nltk.tag._POS_TAGGER
>>> 'taggers/maxent_treebank_pos_tagger/english.pickle'Bu, Treebank corpus üzerinde eğitilmiş bir Maksimum Entropi etiketleyicisi olduğu anlamına gelir.
nltk.tag._POS_TAGGERNLTK 3'te artık mevcut değil ancak belgeler hazır etiketleyicinin hala Penn Treebank etiket kümesini kullandığını belirtiyor.
nltk.tag._POS_TAGGERyürütülmez ve nelerin içe aktarılacağı hakkında özel talimatlar sağlanmaz. Ayrıca, kullanılan etiketleyiciyi bulmak cevabın yarısıdır, soru etiketleyici içindeki tüm olası etiketlerin bir listesini almak istiyor
Kısaltmalar ile anahtarlanan bir dikte erişmek için aşağıdakiler yararlı olabilir:
>>> from nltk.data import load
>>> tagdict = load('help/tagsets/upenn_tagset.pickle')
>>> tagdict['NN'][0]
'noun, common, singular or mass'
>>> tagdict.keys()
['PRP$', 'VBG', 'VBD', '``', 'VBN', ',', "''", 'VBP', 'WDT', ...Referans resmi sitede mevcuttur
Oradan kopyalayıp yapıştırma:
Listeyi buradan indirebilirsiniz: ftp://ftp.cis.upenn.edu/pub/treebank/doc/tagguide.ps.gz . Konuşma, büyük harf kullanımı ve diğer sözleşmelerin kafa karıştırıcı bölümlerini içerir. Ayrıca, wikipedia'nın buna benzer ilginç bir bölümü var. Bölüm: Kullanılan konuşma etiketi etiketleri.
['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']Doug Shore'un yöntemine dayanarak daha fazla kopyala yapıştır dostu yap
Sadece bu kelimeyi çalıştırın.
import nltk
nltk.download('tagsets')
nltk.help.upenn_tagset()nltk.tag._POS_TAGGERçalışmaz. AttributeError verecektir : 'nltk.tag' modülünün '_POS_TAGGER' özelliği yoktur . Artık NLTK 3'te mevcut değil.