python - DT NNS RB中的NN VBD在NLTK中是什么意思？

当我对文本进行分块时，我在输出中得到很多代码，例如NN, VBD, IN, DT, NNS, RB。
是否有 list 记录了这些含义？
我尝试了谷歌搜索nltk chunk code nltk chunk grammar nltk chunk tokens。

但是我找不到任何解释这些代码含义的文档。

最佳答案

您看到的标签不是分块的结果，而是分块之前发生的POS标签。这是Penn Treebank标签集，请参见https://www.ling.upenn.edu/courses/Fall_2003/ling001/penn_treebank_pos.html

>>> from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk
>>> sent = "This is a Foo Bar sentence."
# POS tag.
>>> nltk.pos_tag(word_tokenize(sent))
[('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('Foo', 'NNP'), ('Bar', 'NNP'), ('sentence', 'NN'), ('.', '.')]
>>> tagged_sent = nltk.pos_tag(word_tokenize(sent))
# Chunk.
>>> ne_chunk(tagged_sent)
Tree('S', [('This', 'DT'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), Tree('ORGANIZATION', [('Foo', 'NNP'), ('Bar', 'NNP')]), ('sentence', 'NN'), ('.', '.')])

要获取块，请在块输出中查找子树。从上面的输出中，Tree('ORGANIZATION', [('Foo', 'NNP'), ('Bar', 'NNP')])指示块。

本教程站点对于解释NLTK中的分块过程很有帮助:http://www.eecis.udel.edu/~trnka/CISC889-11S/lectures/dongqing-chunking.pdf。

有关官方文档，请参见http://www.nltk.org/howto/chunk.html

关于python - DT NNS RB中的NN VBD在NLTK中是什么意思？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29332851/