Tag pos de Python NLTK ne renvoie pas la tag correcte de la partie de la parole

en abrégé :

NLTK n'est pas parfait. En fait, aucun modèle n'est parfait.

Note:

de NLTK version 3.1, par défaut pos_tag la fonction n'est plus le vieux MaxEnt anglais cornichon .

c'est maintenant le perceptron tagger de La mise en œuvre de @Honnibal , voir nltk.tag.pos_tag

>>> import inspect
>>> print inspect.getsource(pos_tag)
def pos_tag(tokens, tagset=None):
    tagger = PerceptronTagger()
    return _pos_tag(tokens, tagset, tagger) 

c'est mieux, mais pas parfait:

>>> from nltk import pos_tag
>>> pos_tag("The quick brown fox jumps over the lazy dog".split())
[('The', 'DT'), ('quick', 'JJ'), ('brown', 'NN'), ('fox', 'NN'), ('jumps', 'VBZ'), ('over', 'IN'), ('the', 'DT'), ('lazy', 'JJ'), ('dog', 'NN')]

à un moment donné, si quelqu'un veut TL;DR solutions, voir https://github.com/alvations/nltk_cli

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en long :

essayez d'utiliser un autre tagger (voir https://github.com/nltk/nltk/tree/develop/nltk/tag ), p.ex. :

• HunPos
• Stanford POS
• Senna

utilisant par défaut MaxEnt POS tagger de NLTK, i.e. nltk.pos_tag :

>>> from nltk import word_tokenize, pos_tag
>>> text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
>>> pos_tag(word_tokenize(text))
[('The', 'DT'), ('quick', 'NN'), ('brown', 'NN'), ('fox', 'NN'), ('jumps', 'NNS'), ('over', 'IN'), ('the', 'DT'), ('lazy', 'NN'), ('dog', 'NN')]

utilisant Stanford POS tagger :

$ cd ~
$ wget http://nlp.stanford.edu/software/stanford-postagger-2015-04-20.zip
$ unzip stanford-postagger-2015-04-20.zip
$ mv stanford-postagger-2015-04-20 stanford-postagger
$ python
>>> from os.path import expanduser
>>> home = expanduser("~")
>>> from nltk.tag.stanford import POSTagger
>>> _path_to_model = home + '/stanford-postagger/models/english-bidirectional-distsim.tagger'
>>> _path_to_jar = home + '/stanford-postagger/stanford-postagger.jar'
>>> st = POSTagger(path_to_model=_path_to_model, path_to_jar=_path_to_jar)
>>> text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
>>> st.tag(text.split())
[(u'The', u'DT'), (u'quick', u'JJ'), (u'brown', u'JJ'), (u'fox', u'NN'), (u'jumps', u'VBZ'), (u'over', u'IN'), (u'the', u'DT'), (u'lazy', u'JJ'), (u'dog', u'NN')]

utilisant HunPOS (NOTE: l'encodage par défaut est ISO-8859-1 non UTF8):

$ cd ~
$ wget https://hunpos.googlecode.com/files/hunpos-1.0-linux.tgz
$ tar zxvf hunpos-1.0-linux.tgz
$ wget https://hunpos.googlecode.com/files/en_wsj.model.gz
$ gzip -d en_wsj.model.gz 
$ mv en_wsj.model hunpos-1.0-linux/
$ python
>>> from os.path import expanduser
>>> home = expanduser("~")
>>> from nltk.tag.hunpos import HunposTagger
>>> _path_to_bin = home + '/hunpos-1.0-linux/hunpos-tag'
>>> _path_to_model = home + '/hunpos-1.0-linux/en_wsj.model'
>>> ht = HunposTagger(path_to_model=_path_to_model, path_to_bin=_path_to_bin)
>>> text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
>>> ht.tag(text.split())
[('The', 'DT'), ('quick', 'JJ'), ('brown', 'JJ'), ('fox', 'NN'), ('jumps', 'NNS'), ('over', 'IN'), ('the', 'DT'), ('lazy', 'JJ'), ('dog', 'NN')]

en utilisant Senna (assurez-vous que vous avez la dernière version de NLTK, Il ya eu quelques changements apportés à L'API):

$ cd ~
$ wget http://ronan.collobert.com/senna/senna-v3.0.tgz
$ tar zxvf senna-v3.0.tgz
$ python
>>> from os.path import expanduser
>>> home = expanduser("~")
>>> from nltk.tag.senna import SennaTagger
>>> st = SennaTagger(home+'/senna')
>>> text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
>>> st.tag(text.split())
[('The', u'DT'), ('quick', u'JJ'), ('brown', u'JJ'), ('fox', u'NN'), ('jumps', u'VBZ'), ('over', u'IN'), ('the', u'DT'), ('lazy', u'JJ'), ('dog', u'NN')]

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ou essayez de construire un meilleur POS tagger :

• Ngram Tagger: http://streamhacker.com/2008/11/03/part-of-speech-tagging-with-nltk-part-1 /
• Affix / Regex Tagger: http://streamhacker.com/2008/11/10/part-of-speech-tagging-with-nltk-part-2 /
• Construisez votre propre Brill (lire le code c'est un assez amusant tagger, http://www.nltk.org/_modules/nltk/tag/brill.html ), voir http://streamhacker.com/2008/12/03/part-of-speech-tagging-with-nltk-part-3 /
• Perceptron Tagger: https://honnibal.wordpress.com/2013/09/11/a-good-part-of-speechpos-tagger-in-about-200-lines-of-python /
• LDA Tagger: http://scm.io/blog/hack/2015/02/lda-intentions /

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se plaint de pos_tag précision sur l'écoulement des piles inclure :

• POS tagging - NLTK pense substantif est adjectif
• python NLTK POS tagger pas se comporter comme prévu
• Comment obtenir de meilleurs résultats en utilisant la balise NLTK pos
• pos_tag dans NLTK n'a pas de balise de phrases correctement

les questions concernant NLTK HunPos comprennent :

• comment étiqueter les fichiers texte avec hunpos en nltk?
• est-ce que quelqu'un sait comment configurer la classe d'emballage hunpos sur nltk?

les problèmes avec NLTK et Stanford POS tagger comprennent :

• trouble de l'importation de stanford pos tagger dans nltk
• la commande Java échoue à NLTK Stanford POS Tagger
• Erreur à l'aide de Stanford POS Tagger dans NLTK Python
• comment améliorer la vitesse avec Stanford NLP Tagger et NLTK
• NLTK stanford pos tagger error: échec de la commande Java
• de l'Instanciation et l'utilisation de StanfordTagger dans NLTK
• exécuter Stanford POS tagger dans NLTK conduit à" pas une application Win32 valide "sur Windows