【发布时间】：2015-09-02 01:53:03
【问题描述】：
我正在使用 nltk 来查找句子中每个单词的词性。它返回的缩写我既不能完全直观也找不到好的文档。
跑步：
import nltk
sample = "There is no spoon."
tokenized_words = nltk.word_tokenize(sample)
tagged_words = nltk.pos_tag(tokenized_words)
print tagged_words
返回：
[('There', 'EX'), ('is', 'VBZ'), ('no', 'DT'), ('spoon', 'NN'), ('.', '.')]
在上面的示例中，我正在寻找 DT、EX 以及其他的含义。
到目前为止，我最好的方法是在 Natural Language Processing with Python 中搜索提及的关注缩写，但必须有更好的东西。我也确实找到了一些基于文献的资源，但我不知道如何判断使用的是哪个 nltk。
【问题讨论】：
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是的！谢谢。你有没有机会把它放在答案中，这样我就可以正确地标记它？
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重新。重复：虽然另一个答案中给出的函数确实提供了我需要的信息，但我现在没有这样做，因为它只提到列出缩写词而不是定义它们。