NLTK（二）：英文词性标注

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       将一个句子或者一个段落输入到 NLTK 相应的模块，该模块可以将这个句子或段落中的每个单词标注上其相应的词性，如动词、名词、形容词、副词等。
       使用 NLTK 进行词性标注的代码如下：

import nltk

document = 'Whether you\'re new to programming or an experienced developer, it\'s easy to learn and use Python.'
sentences = nltk.sent_tokenize(document)
for sent in sentences:
    print(nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(sent)))

       输出结果为：

[('Whether', 'IN'), ('you', 'PRP'), ("'re", 'VBP'), ('new', 'JJ'), ('to', 'TO'), ('programming', 'VBG'), ('or', 'CC'), ('an', 'DT'), ('experienced', 'JJ'), ('developer', 'NN'), (',', ','), ('it', 'PRP'), ("'s", 'VBZ'), ('easy', 'JJ'), ('to', 'TO'), ('learn', 'VB'), ('and', 'CC'), ('use', 'VB'), ('Python', 'NNP'), ('.', '.')]

       大家可能不熟悉这里词性的表示方式，现将相应的词性表示方式列举如下：

CC  并列连词          NNS 名词复数        UH 感叹词
CD  基数词              NNP 专有名词        VB 动词原型
DT  限定符            NNP 专有名词复数    VBD 动词过去式
EX  存在词            PDT 前置限定词      VBG 动名词或现在分词
FW  外来词            POS 所有格结尾      VBN 动词过去分词
IN  介词或从属连词     PRP 人称代词        VBP 非第三人称单数的现在时
JJ  形容词            PRP$ 所有格代词     VBZ 第三人称单数的现在时
JJR 比较级的形容词     RB  副词            WDT 以wh开头的限定词
JJS 最高级的形容词     RBR 副词比较级      WP 以wh开头的代词
LS  列表项标记         RBS 副词最高级      WP$ 以wh开头的所有格代词
MD  情态动词           RP  小品词          WRB 以wh开头的副词
NN  名词单数           SYM 符号            TO  to

       词性标注过后，我们可以通过单词的词性来过滤出相应的数据，如我们要过滤出词性为 NNP 的单词，代码如下：

import nltk

document = 'Today the Netherlands celebrates King\'s Day. To honor this tradition, the Dutch embassy in San Francisco invited me to'
sentences = nltk.sent_tokenize(document)

data = []
for sent in sentences:
    data = data + nltk.pos_tag(nltk.word_tokenize(sent))

for word in data:
    if 'NNP' == word[1]:
        print(word)

       执行结果如下：

('Netherlands', 'NNP')
('King', 'NNP')
('Day', 'NNP')
('San', 'NNP')
('Francisco', 'NNP')

       多说一点：
       有了词性标注之后，在后续的文本处理过程中会有更多的线索供我们使用。

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