Python NLTK CorpusReader一次标记一个文件

我有数百个文档的语料库，我正在使用NLTK PlaintextCorpusReader来处理这些文件。唯一的问题是，我需要在

周期中一次处理一个文件，以便计算这些文档的相似性

如果我像这样初始化读卡器
corpusReader=PlaintextCorpusReader（root，fileid=“.”）
它只消耗所有文档，我找不到一种方法来迭代文件而不是令牌

一种解决方案是为每个文件初始化微粒读取器，迭代其标记，然后再次为另一个文件创建新的读取器，但我认为这不是处理如此大数据的非常有效的方法

感谢您的建议：）
向语料库索要其文件列表，并一次一个文件地请求文本，如下所示：

for fname in corpusReader.fileids():
    tagged = nltk.batch_pos_tag(corpusReader.sents(fname))
    out = open("tagged/"+fname, "w")
    <write tagged text to <out>>

用于corpusReader.FileId（）中的fname的
：
taged=nltk.batch\u pos\u标签（微粒读取器.sents（fname））
输出=打开（“标记/”+fname，“w”）