from nltk.corpus import brown
from nltk.tag import UnigramTagger, BigramTagger, TrigramTagger
# 从布朗语料库中获取文本数据，切分成句子
sentences = brown.tagged_sents(categories='news')
# 将4000个句子用作训练，623个句子用作测试
train = sentences[:4000]
test = sentences[4000:]
# 创建回退标注器
unigram = UnigramTagger(train)
bigram = BigramTagger(train, backoff=unigram)
trigram = TrigramTagger(train, backoff=bigram)
# 查看准确率
print(trigram.evaluate(test))NLTK词性标注
2023-01-11
86
版权
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简介：
本文实现基于NLTK的布朗语料库词性标注任务。
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