pos_tagは正しく

Question

私はこのコードを使用している文章をタグ付けしません：

# Step 1 : TOKENIZE 
from nltk.tokenize import * 
words = word_tokenize(text) 

# Step 2 : POS DISAMBIG 
from nltk.tag import * 
tags = pos_tag(words) 

は、2つの文にタグを付ける： ジョンは非常にいいです。ジョンはとてもいいですか？

最初の文のJohnはNNでしたが、2番目の文はVBでした。だから、どうやってpos-tag関数を修正することができますか？

変更質問：

私はここNLTKのタガーhttp://text-processing.com/demo/tag/のデモを見てきました。私はオプション "英語タガヤ& Chunckers：Treebank"または "Brown Tagger"を試したときに、正しいタグを取得します。それで、Brown Taggerを訓練しなくてもどのように使うのですか？

Answer 1

短い回答：できません。やや長めの答え：手動で作成したUnigramTaggerを使用して特定の単語を無効にすることができます。この方法の詳細については、custom tagging with nltkの私の答えを参照してください。

Answer 2

NLTK v3.0を使用してバグを再現しようとしました。今はnltk.pos_tag()が修正されたと思います。 #Jacobが言及したように、Brown Corpusを使って、次のように（Pythonでnltk）タガーを鍛えることができます。

from nltk.corpus import brown 
train_sents = brown.tagged_sents() 
unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(train_sents) 
tokens=nltk.word_tokenize("Is John very nice?") 
tagged=unigram_tagger.tag(tokens) 
tagged 

ただし、タグセットは、タグャーを訓練するために使用されたコーパスに依存します。 nltk.pos_tag（）のデフォルトのタガーはPenn Treebank Tag Setを使用します。