词性标注：
词性（POS）
常用的POS标记库Penn Treebank，PennTreeBank原本是一个NLP项目的名称，该项目主要是对相关语料进行标注，标注内容包括词性标注以及语法分析，其语料来自1989年的华尔街日报，包含2499篇文章。
下面是Penn Treebank库
编号 缩写 英文 中文
1 CC Coordinating conjunction 并列连接词
2 CD Cardinal number 基数
3 DT Determiner 限定词
4 EX Existential there 存在型there
5 FW Foreign word 外文单词
6 IN Preposition/subord, conjunction 介词/从属，连接词
7 JJ Adjective 形容词
8 JJR Adjective, comparative 形容词，比较级
9 JJS Adjective, superlative 形容词，最高级
10 LS List item marker 列表项标记
11 MD Modal 情态动词
12 NN Noun ,singular or mass 名词，可数或不可数
13 NNS Noun, plural 名词，复数
14 NNP Proper noun, singular 专有名词，单数
15 NNPS Proper noun, plural 专有名词，复数
16 PDT Predeterminer 前位限定词
17 POS Possessive ending 所有格结束词
18 PRP Personal pronoun 人称代名词
19 PP$ Possessive pronoun 物主代词，所有格代名词
20 RB Adverb 副词
21 RBR Adverb, comparative 副词，比较级
22 RBS Adverb, superlative 副词，最高级
23 RP Particle 小品词
24 SYM Symbol(mathematical or scientific) 符号（数学或科学）
25 TO to To
26 UH Interjection 感叹词
27 VB Verb, base form 动词，基本形态
28 VBD Verb, past tense 动词，过去式
29 VBG Verb, gerund/present participle 动词，动名词/现在分词
30 VBN Verb, past participle 动词，过去分词
31 VBP Verb, non-3rd ps. sing. Present 动词，非第三人称单数现在式
32 VBZ Verb, 3rd ps. sing. Present 动词，第三人称单数现在式
33 WDT wh-determiner wh-限定词
34 WP wh-pronoun wh-代词
35 WP$ Possessive wh-pronoun 所有格wh-代词
36 WRB wh-adverb wh-副词
37 # Pound sign ＃符号
38 $ Dollar sign 美元符号
39 . Sentence-final punctuation 句点
40 , Comma 逗号
41 : Colon, semi-colon 冒号，分号
42 ( Left bracket character 左括号
43 ) Right bracket character 右括号
44 “ Straight double quote 双引号
45 ‘ Left open single quote 左单引号
46 “ Left open double quote 左双引号
47 ’ Right close single quote 右单引号
48 ” Right close double quote 右双引号
和中学时学的英语差不多。
下面是一个简单的用POS语料库的例子：
import nltk
from nltk import word_tokenize
s="I was watching TV"
print(nltk.pos_tag(word_tokenize(s)))结果：
[('I', 'PRP'), ('was', 'VBD'), ('watching', 'VBG'), ('TV', 'NN')]代码中先将文本进行表示化处理，再调用NLTK库中的pos_tag方法得到一组（词形，词性标签），可以看到很好地将一句话进行了标注。
用POS语料库可以进行很多灵活的操作，如找出文本中所有的名词等：
import nltk
from nltk import word_tokenize
s="I was watching TV"
#print(nltk.pos_tag(word_tokenize(s)))
tagged=nltk.pos_tag(word_tokenize(s))
allnoun=[word for word ,pos in tagged if pos in ['NN','NNP']]
print (allnoun)结果：
['TV']如果要找动词只需要改变pos的词性为
allnoun=[word for word ,pos in tagged if pos in ['VB','VBD','VBG
','VBN']]
