我使用的是NLTK的Semcor模块:

nltk.download('semcor')
from nltk.corpus import semcor

semcor.tagged_sents()使用附加注释（包括WordNet引理标识符）迭代相同的句子。

semcor.tagged_sents(tag="sem")[0]
>>> [['The'],
 Tree(Lemma('group.n.01.group'), [Tree('NE', ['Fulton', 'County', 'Grand', 'Jury'])]),
 Tree(Lemma('state.v.01.say'), ['said']),
 Tree(Lemma('friday.n.01.Friday'), ['Friday']),
 ['an'],
 Tree(Lemma('probe.n.01.investigation'), ['investigation']),
 ['of'],
 Tree(Lemma('atlanta.n.01.Atlanta'), ['Atlanta']),
 ["'s"],
 Tree(Lemma('late.s.03.recent'), ['recent']),
 Tree(Lemma('primary.n.01.primary_election'), ['primary', 'election']),
 Tree(Lemma('produce.v.04.produce'), ['produced']),
 ['``'],
 ['no'],
 Tree(Lemma('evidence.n.01.evidence'), ['evidence']),
 ["''"],
 ['that'],
 ['any'],
 Tree(Lemma('abnormality.n.04.irregularity'), ['irregularities']),
 Tree(Lemma('happen.v.01.take_place'), ['took', 'place']),
 ['.']]

当我在这个列表中使用索引时，我得到以下输出:

semcor.tagged_sents(tag="sem")[0][1][0]
>>> Tree('NE', ['Fulton', 'County', 'Grand', 'Jury'])

当我再使用一个索引时，我从列表中获取标记作为输出:

semcor.tagged_sents(tag="sem")[0][1][0][0]
>>> 'Fulton'

我的目标有两个:

我可以使用什么代码来获得引理作为输出？ 因此输出将是:

>>> Tree(Lemma('group.n.01.group')

我可以使用什么代码来获取作为输出的树的类型？ 在本例中:

>>> 'NE'