Nlp 在nps_聊天语料库上训练单字标记问题

起初，我试着在标记的句子上训练标记者，但与使用 Brown，nps聊天语料库似乎没有采用taged_sents（）方法。 因此，我尝试对标记的单词进行训练，Python返回了错误 信息：

> Traceback (most recent call last):    File "<pyshell#55>", line 1, in
> <module> 
>     unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(training_set)    File
> "C:\Python26\lib\site-packages\nltk\tag\sequential.py", line 287, in 
> __init__ 
>     backoff, cutoff, verbose)    File
> "C:\Python26\lib\site-packages\nltk\tag\sequential.py", line 270, in 
> __init__ 
>     self._train(train, cutoff, verbose)    File
> "C:\Python26\lib\site-packages\nltk\tag\sequential.py", line 181, in 
> _train 
>     tokens, tags = zip(*sentence)  ValueError: need more than 1 value
> to unpack

>回溯（最后一次调用）：文件“”，第1行，在
>  
>unigram_tagger=nltk.UnigramTagger（训练集）文件
>“C:\Python26\lib\site packages\nltk\tag\sequential.py”，第287行，在
>_uuuinit_uuu
>退避、切断、详细）文件
>“C:\Python26\lib\site packages\nltk\tag\sequential.py”，第270行，在
>_uuuinit_uuu
>self.\u序列（序列、截止、详细）文件
>“C:\Python26\lib\site packages\nltk\tag\sequential.py”，中的第181行
>_列车
>标记，标记=zip（*句）值错误：需要超过1个值
>拆开

我怀疑这个问题与我试图 训练打标签的人使用带标签的单词而不是句子，但是有什么好处呢 如果nps聊天不采用tagged_sents方法，该问题的解决方案是什么？为什么

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它不接受那种方法吗？请告知

培训标记员使用

标记的帖子（）

方法。