NLTK의 가능한 모든 POS 태그는 무엇입니까?


141

Natural Language Toolkit (nltk)에서 사용되는 가능한 모든 pos 태그가있는 목록을 찾으려면 어떻게합니까?

답변:


151

이 책 에는 다음과 같은 태그 세트에 대한 도움말을 찾는 방법이 있습니다.

nltk.help.upenn_tagset()

다른 것들은 아마 비슷할 것입니다. (참고 : 어쩌면 먼저 tagsets다운로드 도우미의 모델 섹션 에서 다운로드 해야 할 수도 있습니다 )


3
이제 궁금합니다. 이것에 대해 너무 신비한 것은 무엇입니까? 정말 NLTK를 사용하지, 그 답을 찾는 것은 나에게 인터넷 검색과 검색의 5 분했다 적이있다 ... 그것은 정말 것을 숨겨?
phipsgabler

5
나는 그것이 어떻게 숨겨져 있는지에 대한 질문이 아니라고 생각합니다. 왜냐하면 왜 내 동사에 명사로 nltk 태그를 달고 왜 다른 태그 세트를 알지 못했는지에 대한 이유를 찾고 있기 때문입니다. 사용할 수 있습니다. 이것은 이것에도 도움이되었습니다. 감사합니다!
Phonebox

2
@phipsgabler 다른 사람들이 나와 같다면 나는 기대가 잘못되었습니다. pos 약어를와 같은 RB의미로 매핑하는 조회 테이블 / 목록 /지도를 기대했습니다 adverb. ( 여기 예제가 있습니다 ; 또는 Penn Treebank 태그 세트 를 연결하는 @Suzana 의 답변을 참조 하십시오 ). 하지만 맞아요, 내장은 nltk.help.upenn_tagset('RB')도움이, 그리고 초기에 언급 된 nltk ,
레드 완두콩

137

시간을 절약하기 위해 작은 코퍼스에서 추출한 목록이 있습니다. 완료되었는지는 모르겠지만 upenn_tagset의 도움말 정의가 대부분 있어야합니다 (모두는 아님).

CC : 공동 조정

& 'n and both but either et for less minus neither nor or plus so
therefore times v. versus vs. whether yet

CD : 숫자, 추기경

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 : 결정자

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 : 존재

there

IN : 전치사 또는 연결, 대체

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 : 형용사 또는 숫자, 서수

third ill-mannered pre-war regrettable oiled calamitous first separable
ectoplasmic battery-powered participatory fourth still-to-be-named
multilingual multi-disciplinary ...

JJR : 형용사, 비교

bleaker braver breezier briefer brighter brisker broader bumper busier
calmer cheaper choosier cleaner clearer closer colder commoner costlier
cozier creamier crunchier cuter ...

JJS : 형용사, 최상급

calmest cheapest choicest classiest cleanest clearest closest commonest
corniest costliest crassest creepiest crudest cutest darkest deadliest
dearest deepest densest dinkiest ...

LS : 목록 항목 마커

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 : 모달 보조

can cannot could couldn't dare may might must need ought shall should
shouldn't will would

NN : 명사, 공통, 단수 또는 질량

common-carrier cabbage knuckle-duster Casino afghan shed thermostat
investment slide humour falloff slick wind hyena override subhumanity
machinist ...

NNP : 명사, 고유, 단수

Motown Venneboerger Czestochwa Ranzer Conchita Trumplane Christos
Oceanside Escobar Kreisler Sawyer Cougar Yvette Ervin ODI Darryl CTCA
Shannon A.K.C. Meltex Liverpool ...

NNS : 명사, 공통, 복수

undergraduates scotches bric-a-brac products bodyguards facets coasts
divestitures storehouses designs clubs fragrances averages
subjectivists apprehensions muses factory-jobs ...

PDT : 사전 결정자

all both half many quite such sure this

POS : 생식 마커

' 's

PRP : 대명사, 개인

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 $ : 대명사, 소유

her his mine my our ours their thy your

RB : 부사

occasionally unabatingly maddeningly adventurously professedly
stirringly prominently technologically magisterially predominately
swiftly fiscally pitilessly ...

RBR : 부사, 비교

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 : 부사, 최상급

best biggest bluntest earliest farthest first furthest hardest
heartiest highest largest least less most nearest second tightest worst

RP : 입자

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 : 전치사 또는 부정 사적 마커로 "to"

to

UH : 감청

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 : 동사, 기본형

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 : 동사, 과거 시제

dipped pleaded swiped regummed soaked tidied convened halted registered
cushioned exacted snubbed strode aimed adopted belied figgered
speculated wore appreciated contemplated ...

VBG : 동사, 현재 분사 또는 gerund

telegraphing stirring focusing angering judging stalling lactating
hankerin' alleging veering capping approaching traveling besieging
encrypting interrupting erasing wincing ...

VBN : 동사, 과거 분사

multihulled dilapidated aerosolized chaired languished panelized used
experimented flourished imitated reunifed factored condensed sheared
unsettled primed dubbed desired ...

VBP : 동사, 현재 시제, 3 인칭 단수가 아닌

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 : 동사, 현재 시제, 3 인칭 단수

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 결정기

that what whatever which whichever

WP : WH- 대명사

that what whatever whatsoever which who whom whosoever

WRB : Wh- 부사

how however whence whenever where whereby whereever wherein whereof why

2
@PALEN 무엇이 빠졌습니까?
binarymax

2
누락 : $, '', (, ), ,, --, ., :, FW, NNPS, SYM, WP$, [두 역 따옴표]. 참조하십시오 nltk.help.upenn_tagset().

6
감사! 이것은 본질적으로 콘솔에 무언가를 입력하여 알아내는
slartibartfast 2

63

태그 세트는 태거를 훈련시키는 데 사용 된 모음에 따라 다릅니다. 의 기본 태거 nltk.pos_tag()Penn Treebank 태그 세트 를 사용합니다. .

NLTK 2에서는 다음과 같이 어떤 태거가 기본 태거인지 확인할 수 있습니다.

import nltk
nltk.tag._POS_TAGGER
>>> 'taggers/maxent_treebank_pos_tagger/english.pickle'

그것은 그것이 Treebank 코퍼스에 대해 훈련 된 Maximum Entropy tagger임을 의미합니다.

nltk.tag._POS_TAGGERNLTK 3에는 더 이상 존재하지 않지만 설명서에는 상용 태깅 도구가 여전히 Penn Treebank 태그 세트를 사용한다고 명시되어 있습니다.


6
고맙습니다, 이건 받아 들인 것보다 훨씬 유용한 답입니다.
Dale

3
이것은 불완전한 답변입니다. 첫째, nltk.tag._POS_TAGGER실행되지 않으며 가져올 항목에 대한 특정 지침이 제공되지 않습니다. 또한, 사용되는 태거를 찾는 것이 정답의 절반이며, 질문은 태거 내에서 가능한 모든 태그 목록을 요청합니다.
Hamman Samuel

3
태그 세트를 결정하는 것은 태그가 아닌 말뭉치입니다. 코퍼스 이름을 알게 되 자마자 완전한 태그 세트는 Google 검색 만 가능합니다.
Suzana

34

아래는 약어로 입력 한 사전에 액세스하는 데 유용 할 수 있습니다.

>>> 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', ...

2
이 방법은 수용된 솔루션보다 더 간단하고 가능한 값을 명확하게 열거하기 때문에이 방법을 선호합니다.
Hamman Samuel

1
이것이 사용 된 태거가 사용하는 태그 세트인지 어떻게 확신합니까? Afaik nltk는 여러 태그를 사용할 수 있습니다.
Nikana Reklawyks

해먼에 동의,이 방법은 프로그래밍 방식으로 의미를 찾아 볼 수 있도록의 추가 보너스가
datavoredan

28

참조는 공식 사이트 에서 구할 수 있습니다

거기에서 복사하여 붙여 넣기 :

  • CC | 공동 조정 |
  • CD | 기수 번호 |
  • DT | 결정자 |
  • EX | 실존 |
  • FW | 외국어 |
  • IN | 전치사 또는 대입 연결 |
  • JJ | 형용사 |
  • JJR | 형용사, 비교 |
  • JJS | 형용사, 최상급 |
  • LS | 목록 항목 마커 |
  • MD | 모달 |
  • NN | 명사, 단수 또는 질량 |
  • NNS | 명사, 복수 |
  • NNP | 고유 명사, 단수 |
  • NNPS | 적절한 명사, 복수 |
  • PDT | 사전 결정자 |
  • POS | 소유 결말 |
  • PRP | 개인 대명사 |
  • PRP $ | 소유 대명사 |
  • RB | 부사 |
  • RBR | 부사, 비교 |
  • RBS | 부사, 최상급 |
  • RP | 입자 |
  • 심벌즈 | 기호 |
  • TO | |
  • UH | 감탄사 |
  • VB | 동사, 기본형 |
  • VBD | 동사, 과거 시제 |
  • VBG | 동사, 거런 또는 현재 분사 |
  • VBN | 동사, 과거 분사 |
  • VBP | 동사, 3 인이 아닌 단수 선물 |
  • VBZ | 동사, 3 인칭 단수 선물 |
  • WDT | ㅁ 결정기 |
  • WP | ㅁ 대명사 |
  • WP $ | 소유 ㅁ 대명사 |
  • WRB | 부사 |


1
['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']

더그 쇼어의 방법을 기반으로하지만 더 복사 붙여 넣기 친화적으로 만듭니다.


나는 이것을 편의 기여로 받아들입니다. 형식을 개선하는 것을 고려했지만이 게시물의 목적에 위배 될 수 있습니다. 멋진 형식 지정 및 복사-붙여 넣기 친 화성을 위해 줄 바꿈과 함께 코드 형식을 편집 하고 사용하는 것을 고려하십시오 . stackoverflow.com/editing-help
Yunnosch

나는 이것을하는 것을 고려했지만 그것이 덜 편리하다고 생각합니다.
솜털 리빗

0

이 그대로 사용하십시오.

import nltk
nltk.download('tagsets')
nltk.help.upenn_tagset()

nltk.tag._POS_TAGGER작동하지 않습니다. 그것은 줄 것이다 AttributeError를 : 모듈 'nltk.tag'더 속성 '_POS_TAGGER를'이 없습니다를 . 더 이상 NLTK 3에서는 사용할 수 없습니다.

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