nlp - NLTK pos tagger 为同一个词创建不同的标签。有人可以解释一下吗？

Question

单词 RR 在一种情况下被标记为 NN，在另一种情况下被标记为 NNP。申请人在一种情况下被标记为 NN，在另一种情况下被标记为 JJ。为什么同一个词会有这种差异？不应该将任何以大写字母开头的内容标记为 NNP 吗？

testb
Out[45]: 
['applicant',
 'applicant',
 'applicant',
 'applicant',
 'RR',
 'RR',
 'Khan',
 'he',
 'how',
 'let',
 'she',
 'that',
 'there',
 'what',
 'where',
 'firm']

[nltk.pos_tag([i]) for i in testb]
Out[46]: 
[[('applicant', 'NN')],
 [('applicant', 'NN')],
 [('applicant', 'NN')],
 [('applicant', 'NN')],
 [('RR', 'NN')],
 [('RR', 'NN')],
 [('Khan', 'NNP')],
 [('he', 'PRP')],
 [('how', 'WRB')],
 [('let', 'VB')],
 [('she', 'PRP')],
 [('that', 'IN')],
 [('there', 'RB')],
 [('what', 'WP')],
 [('where', 'WRB')],
 [('firm', 'NN')]]

nltk.pos_tag(testb)
Out[47]: 
[('applicant', 'JJ'),
 ('applicant', 'NN'),
 ('applicant', 'NN'),
 ('applicant', 'JJ'),
 ('RR', 'NNP'),
 ('RR', 'NNP'),
 ('Khan', 'NNP'),
 ('he', 'PRP'),
 ('how', 'WRB'),
 ('let', 'VB'),
 ('she', 'PRP'),
 ('that', 'IN'),
 ('there', 'EX'),
 ('what', 'WP'),
 ('where', 'WRB'),
 ('firm', 'NN')] 

Answer 1

• 相同的词之间的词性分配可能不同（例如，适合工作的人与他有权生气）
• NLTK 解析器具有非零误差范围