前言 ：最近在研究自然语言处理，搞的很浅，然后下了openNLP,实现了分词和分句，现在要做词性标注，结果openNLP参照的是这个Penn Treebank Tags，所以没办法要看懂词性标注的结果，只有先看懂这个Penn Treebank Tags了。
附注：我下的是英文的ME模型（Maxent model最大熵模型）实现的词性标注，openNLP还有感知模型（Perceptron model）实现。
本人语言水平实在不杂的，所以有些翻译完全是我自己的理解，可能在语法上不对。。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
注意：这些信息来自于“Bracketing Guidelines for Treebank II Style Penn Treebank Project”这个项目-部分文档来自Penn Treebank（一个库）。
一、支架级别
1、从句级别
S - 简单的陈述句，例如，一个句子既不由从属连词引导或者wh-开头的单词，因此不存在主谓倒
置。
SBAR - 从属连词引导的从句
SBARQ - wh-开头的单词或者wh-开头的短语的直接我问句。间接问句和相关的从句应该是被标识的
是SBAR。
SINV - 倒装句。例如，主题跟随着紧张动词和情态动词。？？
SQ -- 倒是/否问句，或者主从句是一个wh-开头的问句，跟随着wh-短语。
（最后两个，不理解，我的语法太烂了。）
2、短语级别
ADJP - 形容词短语
ADVP - 副词短语
CONJP - 连词短语
FRAG - fragment（片段）？？？
INTJ - 感叹词。大概相当于这部分的语义标签感叹词。
LST - 标记列表（？？）。 包括周围的标点符号。
NAC - 不是句子中的成分，用来显示在一个名词短语前的*******************（完全不懂了，什么置于名词前的）
NP - 名词短语
NX - 用来复杂的名词短语前标识名词短语的头部。与N-bar级别类似但是用法不同。？？
PP - 介词短语
PRN - 插入语
PRT - 小品词（与动词构成短语动词的副词或介词）。如果是单词类别的标签则被标注为RP。
QP - 量词短语（例如。复杂的度量/数量短语）；在名词短语中运用。
RRC - 相对减少的从句。？？
UCP - 协调不同的词组。
VP - 动词短语
WHADJP - wh-形容词短语。形容词短语包含一个wh-副词，例如how hot.
WHAVP - wh - 副词短语。引出一个从句通过一个名词短语。有可能没有或者词法包含了一个wh副
词，比如how 或者是why.(这句翻真垃圾)
WHNP - wh-名词短语。引出一个从句通过一个名词短语。有可能没有或者词法包含了一个wh副词,例
如 who, which book, whose daughter ,none of which ,or how many leopards.
WHPP- wh - 介词短语。介词短语包含了wh-名词短语（例如 of which 或者by whose authority）或者有
一个介词的间隔 或者 包含在WHNP中。
X- 不知道，不确定或者不在支架表中。
3、单词级别
CC - 并列连词
CD - 基数词
DT - 限定词（the ,some ,my）
EX - 存在词（there）
FW - 外来词
IN - 介词或者从属连词
JJ - 形容词
JJR - 形容词比较级
JJS - 形容词最高级
LS - 列表标记
MD - 情态动词
NN - 名词，单数
NNS -名词，复数
NNP - 专有名词，单数
NNPS - 专有名词，复数
PDT - 前置限定词
POS - 所有格结束
PRP - 人称代词
PRP$ - 所有格代名词(prolog版本 PRP-S）
RB - 副词
RBR - 副词的比较级
RBS - 副词的最高级
RP - 小品词（与动词构成短语动词的副词或介词）
SYM - 符号
TO - to
UH - 感叹词
VB - 动词原形
VBD - 动词过去式
VBG - 动名词或现在分词
VBN - 动词过去分词
VBP - 动词，非第三人称单数现在式
VBZ - 动词，第三人称单数现在式
WDT - wh-限定词
WP - wh - 代名词
WP$ - 所有格的wh -代名词
WRB - wh-副词
分享到：
相关推荐
The Chinese Penn Treebank Tag Set 中文宾州树库标记及其含义 The Chinese Penn Treebank Tag Set 是一个中文语料库标记系统，由宾夕法尼亚大学开发，用于中文自然语言处理和计算语言学研究。该系统定义了 33 个...
Preface Natural Language Processing is used ...Appendix, Penn Treebank Part-of-Speech Tags, lists a table of all the part-of-speech tags that occur in the treebank corpus distributed with NLTK.
Part-of-speech name abbreviations: The English taggers use the Penn Treebank tag set. Here are some links to documentation of the Penn Treebank English POS tag set: 1993 Computational Linguistics ...
文档还提到了语言学的基础知识和语料库的标记集，例如Penn Treebank的词性标注（POS Tags）。这部分内容涉及到如何对单词进行标记以及标记的标准，包括各种词性标记的缩写以及对应的英文描述。例如，“VBG”表示动词...
内容概要：本文详细介绍了在C# Winform环境中实现Socket TCP通信的一种高效方式，即通过封装的服务端和客户端控件来简化开发流程。文中不仅讲解了控件的基本使用方法，如服务端监听、客户端连接、数据传输等核心功能，还探讨了控件内部的工作原理，包括异步通信、事件驱动机制以及线程安全管理等方面。此外，文章还提供了一些典型应用场景的具体实现，如聊天程序、文件传输等，帮助开发者更快地上手并解决实际问题。 适合人群：具有一定C#编程基础，希望快速掌握Socket TCP通信开发的程序员。 使用场景及目标：适用于需要在网络编程中快速搭建稳定可靠的通信系统的项目，旨在提升开发效率，降低开发难度，使开发者能够专注于业务逻辑而非底层通信细节。 其他说明：控件源码公开，便于进一步学习和定制化开发；附带多个应用案例源码，涵盖常见网络通信任务，有助于理解和实践。
内容概要：本文详细解析了欧姆龙CJ2M PLC控制系统的架构及其对12个伺服电机和气缸的控制方法。主要内容涵盖主控程序、手动模式、复位逻辑、定位控制、通讯与HMI交互以及生产计数模块。文中介绍了状态切换逻辑、伺服使能与时序处理、绝对与相对定位、EtherNet/IP通讯协议的应用、以及各种实用的调试技巧和常见问题解决方案。此外，强调了模块化设计思想和异常处理机制的重要性。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程有一定基础并希望深入了解欧姆龙CJ2M系列产品的读者。 使用场景及目标：帮助读者掌握复杂的多轴伺服控制系统的设计思路与实现方法，提高实际项目的开发效率和稳定性。适用于工业生产线、机器人集成等应用场景。 其他说明：文章提供了丰富的实战经验和代码片段，有助于读者更好地理解和应用相关技术和理念。
内容概要：本文介绍了基于QT框架开发的步进电机上位机控制程序，该程序支持串口、TCP、UDP三种通信方式，适用于不同操作系统（Windows、Linux、macOS）。文章详细讲解了各个通信方式的具体实现方法，包括代码示例和相关技术要点。此外，还讨论了跨平台适配、异常处理、线程安全等问题，并提供了实用的开发经验和优化建议。通过这种方式，开发者可以根据实际需求灵活选择最适合的通信方式，提高步进电机控制的精度和效率。 适合人群：具有一定编程基础，尤其是熟悉C++和QT框架的研发人员，以及从事自动化控制系统开发的技术人员。 使用场景及目标：①适用于各种自动化控制项目，如工业生产线、实验室设备等；②帮助开发者掌握跨平台开发技能，提升程序的兼容性和灵活性；③提供详细的代码实现和技术指导，便于快速搭建稳定的步进电机控制系统。 其他说明：文中不仅涵盖了基本的通信实现，还包括一些高级功能，如运动轨迹预测、电机参数自动识别等。同时强调了程序的稳定性和安全性，建议加入异常处理机制和紧急停止功能。
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-回拨电话.zip
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-回声石.zip
内容概要：本文详细介绍了将暗通道先验算法应用于FPGA平台进行图像去雾处理的技术实现过程。首先，作者在Matlab中展示了暗通道先验算法的基本原理和实现方法，包括计算暗通道、获取大气光值以及估算透射率等步骤。随后，重点讨论了如何在Quartus 13.0环境下利用Verilog语言将这些算法转换为硬件电路的具体实现方式，如构建最小值计算模块、大气光估计模块和透射率优化模块。此外，文中还探讨了在浓雾区域和天空区域处理中存在的问题及解决方案，指出了现有实现的局限性和未来的改进方向。 适合人群：从事图像处理、FPGA开发的研究人员和技术爱好者，尤其是对图像去雾算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解暗通道先验算法在FPGA平台上实现的读者，旨在帮助他们掌握相关技术和解决实际应用中的难点。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现细节，还分享了许多实践经验，有助于读者更好地理解和应对可能出现的各种挑战。
内容概要：本文详细介绍了RK3568和RK356X系列处理器的开发资料，包括硬件原理图、PCB设计以及SDK开发。硬件部分提供了两种版本的PCB设计文件（Allegro和PADS），并附有详细的GPIO控制示例代码。软件部分则涵盖了Buildroot和Yocto双环境支持，以及多媒体开发示例，如视频播放功能。此外，还提供了丰富的库文件和开发示例，帮助开发者快速上手。文中还提到了一些常见的调试技巧和注意事项，如DDR初始化、电源配置等。 适合人群：嵌入式系统开发工程师、硬件设计师、软件开发者，尤其是那些希望深入理解和应用RK3568/356X平台的人群。 使用场景及目标：①硬件设计：通过原理图和PCB设计文件，帮助工程师快速构建硬件原型；②软件开发：借助SDK和示例代码，加速应用程序的开发和测试；③调试与优化：提供常见问题的解决方案和调试技巧，提高系统的稳定性和性能。 其他说明：资料总量达34GB，内容详尽全面，适用于从初学者到资深工程师的不同层次用户。建议新手先从外设驱动入手，逐步深入硬件设计和高级功能开发。
内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink平台搭建Vienna整流器的电压电流双闭环控制系统以及空间矢量脉宽调制(SVPWM)的具体实现方法。首先探讨了电压外环采用带有前馈补偿的PI控制器来稳定直流侧电压，解决了传统PI控制器无法抑制电压波动的问题。接着深入分析了电流内环的设计，通过对比不同坐标系下的控制方式，选择了静止坐标系下的PR控制器以降低总谐波失真率(THD)，并加入了谐振项提高基频响应能力。对于SVPWM调制部分，则着重讲解了扇区判断、作用时间和矢量选择等关键技术细节，确保调制波形的质量。此外，文中还分享了许多实用的小技巧，如参数设置、死区补偿及时序安排等方面的经验。 适合人群：从事电力电子研究的技术人员、高校相关专业师生及对Vienna整流器感兴趣的工程爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Vienna整流器内部工作机制的研究者，在进行实验设计或者产品开发过程中可以作为参考资料；同时也为初学者提供了一个完整的项目案例，帮助他们掌握从理论到实践的操作流程。 其他说明：文中提供了大量MATLAB/Simulink代码片段供读者参考学习，强调了实际调试过程中的注意事项，有助于提升读者解决复杂工程问题的能力。
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-光环：致远星火燎原.zip
内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab实现卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的时间序列分类预测。首先，文章讲解了数据预处理步骤，包括数据生成、标准化以及划分训练集和测试集的方法。然后，重点阐述了CNN-LSTM模型的构建过程，具体涉及卷积层、池化层、LSTM层等关键组件的设计及其参数选择。此外，还讨论了训练选项的设置，如优化器的选择、学习率调度机制等，并提供了训练和评估模型的具体代码示例。最后，针对可能出现的问题提出了多种优化建议，例如调整卷积核大小、增加Dropout层、采用双向LSTM等方法。 适合人群：对时间序列数据分析感兴趣的科研人员、工程师以及希望深入理解深度学习应用于时间序列领域的学生。 使用场景及目标：适用于需要处理带有时空特性的时间序列数据的任务，如金融交易预测、医疗健康监测、工业设备故障诊断等领域。通过构建并优化CNN-LSTM模型，能够提高时间序列分类预测的准确性。 其他说明：文中提供的代码片段可以直接运行于Matlab R2019a及以上版本环境，同时附带了一些实用的小贴士帮助读者更好地理解和应用相关技术。
内容概要：本文介绍了一个使用LabVIEW开发的压力位移监控系统的实现细节。该系统主要用于监控压装过程中压力和位移的变化，通过采集卡或PLC获取数据并在XY图上实时绘制曲线。用户可以通过鼠标在XY图上拖动区域来设定合格范围，系统会自动判断曲线是否超出该区域，并在超出时发出警告。此外，系统还支持数据保存和历史数据回放功能，便于后续分析和调试。文中详细描述了数据采集、鼠标事件处理、曲线判断以及数据存储的具体实现步骤和技术要点。 适合人群：对LabVIEW有一定了解，从事工业自动化、数据采集和监控系统开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要监控压装过程或其他类似工艺的工厂和实验室，帮助技术人员快速判断产品质量，提高生产效率和质量控制水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和实现技巧，如坐标转换、事件处理、数据存储等，有助于读者更好地理解和应用LabVIEW进行相关项目的开发。
内容概要：本文介绍了利用LabVIEW进行非标自动化设备开发的一种创新方法——表格驱动开发。这种方法将传统的代码编写转变为通过Excel表格配置参数，从而大幅提高了开发效率和灵活性。文章详细描述了如何通过表格定义硬件配置、逻辑流程、状态机迁移以及变量管理等功能，并展示了具体的代码实现和应用案例。此外，还讨论了该方法的实际效果及其对开发流程的影响。 适合人群：从事非标自动化设备开发的工程师和技术人员，尤其是那些希望提高开发效率、减少重复劳动的人群。 使用场景及目标：适用于需要频繁调整硬件配置和逻辑流程的非标自动化项目。主要目标是通过简化开发流程，缩短开发周期，降低维护成本，使工程师能够专注于更高层次的设计和优化工作。 其他说明：该方法不仅提升了开发效率，还使得硬件兼容性和逻辑迭代变得更加容易。通过将复杂的技术细节封装在表格配置中，即使是新手也能快速上手，而经验丰富的工程师则可以集中精力于系统的性能优化和异常处理。
二维码批量识别工具，借助先进图像识别技术，能快速准确读取大量二维码信息。适用于物流与供应链管理，如库存盘点和货物追踪；可用于资产管理，像固定资产盘点与设备巡检；还能助力数据收集与市场调研，比如问卷调查与活动签到。它能将识别信息导出为 Excel 等常见表格，表格结构清晰，方便用户对海量二维码数据高效采集、整理与分析，大幅提升工作效率
内容概要：本文详细介绍了MADYMO软件在汽车安全仿真领域的应用，涵盖气囊折叠模拟、安全带建模、碰撞仿真等方面。MADYMO将多体动力学与显式有限元计算相结合，提供了高效且精准的解决方案。文中展示了如何利用XML定义气囊折叠路径、Fortran代码实现安全带接触力计算、Python脚本进行参数优化以及混合建模策略的应用。此外，还讨论了MADYMO在处理复杂接触问题、优化仿真效率方面的独特优势。 适合人群：从事汽车安全工程、碰撞仿真研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行汽车安全性能评估、碰撞测试优化、安全设备设计验证等场景。主要目标是提高仿真精度、缩短开发周期、降低实验成本。 其他说明：MADYMO以其强大的多体动力学和显式有限元耦合能力，在汽车安全仿真领域占据重要地位。通过合理的参数设置和混合建模策略，能够显著提升仿真的可靠性和效率。
本代码用于将zTC1插线板通过自建的mqtt服务器接入homeassistant智慧家居系统。 前提是自己建了mqtt服务器。 安装homeassistant容器之后，在linux操作系统下的/opt/docker/homeassistant/config目录下可以找到configuration.yaml文件，用文本编辑器打开，将本资源的代码加进去。 注意，如果以前曾经添加过mqtt的sensor和switch实体，那么本代码中的sensor或switch就不需要了，将sensor下面的内容合并到以前的sensor下面代码后面，将switch下面的代码合并到以前的switch代码后面。
本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET（蒸散发）趋势，重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall（MK）检验，为评估长期趋势提供了稳健的框架，同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果： 1.ET趋势可视化：研究利用ET数据，通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验：应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现，标明ET变化的显著性，帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果：通过重分类处理，将区域根据ET变化的显著性进行分类，从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出：最终结果以栅格图和png图的形式呈现，支持各种应用，包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析，这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造： data文件夹：原始数据，支持分析的基础数据（MOD16A2H ET数据 宁夏部分）。 results文件夹：分析结果与可视化，展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py：主分析脚本，适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb：Jupyter Notebook，复现可视化地图。