맞춤 POS 태그와 spacy

Question

좋아, 지금은 코드가 nltk와 사용자 정의 태그를 할 수 있습니다. 나는 NLTK의 POS tagger를 trigram tagger가있는 backoff로 사용하여 사용자 정의 태그로 자신의 tagged sentence를 교육합니다. 이것은 훌륭하게 작동하지만 나는 spacy의 POS tagger로 똑같이 할 수 있기를 원한다. 이것을 할 수있는 방법이 있습니까? 여기 적응에 의해 추출 된 모든 토큰의 목록을 포함

import string 
import nltk 
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer 
from nltk.corpus import stopwords 
import nltk.tag, nltk.data 

    tagger = nltk.TrigramTagger(train_sents, backoff=nltk.data.load(nltk.tag._POS_TAGGER)) 

    def tagSentence(sentence): 

     # Method to tag sentence according to the tagger that is trained. 
     sentence = sentence.lower() 
     tokens = nltk.word_tokenize(sentence) 
     filtered_words = [w for w in tokens if not w in stopwords.words('english')] 
     " ".join(filtered_words) 
     return tagger.tag(filtered_words) 

Answer 1

from spacy.en import English 
oNlp = English() 

oDoc = oNlp(sUnicodeInputText) 

loTokens = [o for o in oDoc] 

loTokens :

여기 내 코드입니다. 각 토큰에는 사용할 수있는 특성이 있습니다. POS를 얻으려면 .pos_ 속성을 사용하십시오. 예를 들어, 튜플에 그와 관련된 당신의 원형 화 토큰 이름과 POS 태그의 모든보고 :

print([ (o.lemma_, o.pos_) for o in loTokens ]) 

spacy documentation는 훌륭합니다. 확인 해봐.