Python 2.7 NLTK-如何使用NER

如何从NLTK调用NER，以获得位于同一目录中的所有TXT文件的前200个字符的所有结果

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当我尝试此代码时：

for filename in os.listdir(ebooksFolder):
    fname, fextension = os.path.splitext(filename)
        if (fextension == '.txt'):
            newName = 'ner_' + filename
            file = open(ebooksFolder + '\\' + filename)
            rawFile = file.read()
            partToUse = rawFile[:50]
            segmentedSentences = nltk.sent_tokenize(partToUse)
            tokenizedSentences = [nltk.word_tokenize(sent) for sent in segmentedSentences]
            posTaggedSentences = [nltk.pos_tag(sent) for sent in tokenizedSentences]
            nerResult = nltk.ne_chunk(posTaggedSentences)
            pathToCopy = 'C:\\Users\\Felipe\\Desktop\\books_txt\\'
            nameToSave = os.path.join(pathToCopy, newName + '.txt')
            newFile = open(nameToSave, 'w')
            newFile.write(nerResult)
            newFile.close()

我发现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#77>", line 11, in <module>
    nerResult = nltk.ne_chunk(posTaggedSentences)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\chunk\__init__.py", line 177, in ne_chunk
    return chunker.parse(tagged_tokens)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\chunk\named_entity.py", line 116, in parse
    tagged = self._tagger.tag(tokens)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\tag\sequential.py", line 58, in tag
    tags.append(self.tag_one(tokens, i, tags))
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\tag\sequential.py", line 78, in tag_one
    tag = tagger.choose_tag(tokens, index, history)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\tag\sequential.py", line 554, in choose_tag
    featureset = self.feature_detector(tokens, index, history)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\tag\sequential.py", line 605, in feature_detector
    return self._feature_detector(tokens, index, history)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\chunk\named_entity.py", line 49, in _feature_detector
    pos = simplify_pos(tokens[index][1])
  File "C:\Python27\lib\site-packages\nltk\chunk\named_entity.py", line 178, in simplify_pos
    if s.startswith('V'): return "V"
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'startswith'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第11行，在
nerResult=nltk.ne_块（后签名）
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\chunk\\uuuu init\uuuuu.py”，第177行，在ne\u chunk中
返回chunker.parse（标记的\u标记）
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\chunk\named_entity.py”，第116行，在parse中
taged=self.\u tagger.tag（标记）
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\tag\sequential.py”，第58行，在标记中
tags.append（self.tag_one（令牌、i、标记））
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\tag\sequential.py”，第78行，在tag\u one中
tag=tagger。选择_标记（标记、索引、历史）
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\tag\sequential.py”，第554行，在choose\u标记中
featureset=self.feature\u检测器（令牌、索引、历史）
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\tag\sequential.py”，第605行，在功能检测器中
返回自。\功能\检测器（令牌、索引、历史）
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\chunk\named_entity.py”，第49行，在_feature_detector中
pos=简化（令牌[索引][1]）
文件“C:\Python27\lib\site packages\nltk\chunk\named\u entity.py”，第178行，在simplify\u pos中
如果s.startswith（'V'）：返回“V”
AttributeError:“tuple”对象没有属性“startswith”

将文本标记为句子，然后标记为POS标记，您需要重复标记句子列表，如下所示：

nerResult = [nltk.ne_chunk(pts) for pts in posTaggedSentences]

与此相反：

nerResult = nltk.ne_chunk(posTaggedSentences)

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如果有人能推荐一个关于NLTK的NER和词性标记的好教程，那就太好了。展示一些你到目前为止所做的工作的代码，我们将看看我们能做些什么help@Spaceghost请请看我添加到问题中的代码和错误。这是一个特别有帮助的澄清，因为将后者作为解决问题的方法，最终会出现上述错误。