不是专有名词，标注为了专有名词，怎样去掉

如果你遇到了将普通名词误标为专有名词的情况，通常需要对文本进行后期处理，调整词性标注结果。以下是一些常用的方法：

1. **基于规则的修改**：针对常见的错误，比如将"New York"这样的地名错误地标记为专有名词，可以创建一个规则列表，根据实际含义和常见搭配判断是否应修正。

from nltk.tag import pos_tag

# 创建一个规则字典
rules = {('NN', 'New York'): ('NNP', 'New York')}

def fix_noun_to_propernoun(tagged_text):
    return [(tag, word) if (word not in rules or tag != rules.get((word, tag))) else (rules.get((word, tag)), word) for (word, tag) in tagged_text]

tagged_text = pos_tag("I live in New York.")
corrected_text = fix_noun_to_propernoun(tagged_text)

2. **利用命名实体识别（NER）**：如果存在已知的命名实体识别系统，可以根据实体类型的标注来校正。例如，如果模型将“New York”标记为地点而非专有名词，可以在NER结果中查找并修复。

3. **训练机器学习模型**：如果误标现象较多，可以收集带有标签的数据集，使用监督学习方法训练一个分类器，来区分真正的专有名词和误标情况。

请注意，每种方法都有局限性，可能无法处理所有情况。在实际应用中，可能需要结合多种策略来提高准确性。