我想在python中执行部分语音标记和实体识别，类似于R中的openNLP的Maxent_POS_Tag_Annotator和Maxent_Entity_Annotator函数。 ，“ CD”的数量，“ DT”的数量等。CC，CD，DT是Penn Treebank中使用的POS标签。因此，与Penn Treebank POS一样，应该有36列/功能用于POS标签，与36个POS标签相对应。我想在Azure ML“执行Python脚本”模块上实现此功能，Azure ML支持python 2.7.7。我听说python中的nltk可以完成这项工作，但是我是python的初学者。任何帮助，将不胜感激。
看看NTLK的书，“分类和标记单词”部分。
一个简单的例子，它使用Penn Treebank标签集：
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.tokenize import word_tokenize
pos_tag(word_tokenize("John's big idea isn't all that bad."))
[('John', 'NNP'),
("'s", 'POS'),
('big', 'JJ'),
('idea', 'NN'),
('is', 'VBZ'),
("n't", 'RB'),
('all', 'DT'),
('that', 'DT'),
('bad', 'JJ'),
('.', '.')]
那你可以用
from collections import defaultdict
counts = defaultdict(int)
for (word, tag) in pos_tag(word_tokenize("John's big idea isn't all that bad.")):
counts[tag] += 1
获得频率：
defaultdict(<type 'int'>, {'JJ': 2, 'NN': 1, 'POS': 1, '.': 1, 'RB': 1, 'VBZ': 1, 'DT': 2, 'NNP': 1})
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