請參考課本的 Regular Expression Tagger 將其正確率提升至 30% 以上 一律採用 Brown corpus, 但是分類不可以是 news编写代码

好的，我来为您编写代码。

首先，我们需要安装 NLTK 并下载 Brown Corpus：

import nltk

nltk.download('brown')

接下来，我们可以使用 Brown Corpus 中除了 news 类别以外的其他类别进行训练和测试。我们可以使用 `brown.categories()` 方法来查看所有类别，并选择需要的类别进行训练和测试。

在这里，我们选择使用 `adventure`、`belles_lettres`、`editorial`、`fiction`、`government`、`hobbies`、`humor`、`learned`、`mystery`、`religion` 和 `reviews` 这些类别进行训练和测试。

from nltk.corpus import brown
from nltk import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.tag import RegexpTagger
from random import shuffle

# 选择训练和测试的类别
categories = ['adventure', 'belles_lettres', 'editorial', 'fiction', 'government', 'hobbies', 'humor', 'learned', 'mystery', 'religion', 'reviews']

# 获取训练和测试数据
tagged_sents = brown.tagged_sents(categories=categories)
shuffle(tagged_sents)
train_size = int(0.8 * len(tagged_sents))
train_sents = tagged_sents[:train_size]
test_sents = tagged_sents[train_size:]

# 定义正则表达式规则
patterns = [
    (r'.*ing$', 'VBG'),               # 动词 -ing 形式
    (r'.*ed$', 'VBD'),                # 动词 -ed 形式
    (r'.*es$', 'VBZ'),                # 动词 -es 形式
    (r'.*ould$', 'MD'),               # 情态动词
    (r'.*\'s$', 'NN$'),               # 名词所有格
    (r'.*s$', 'NNS'),                 # 名词复数形式
    (r'^-?[0-9]+(.[0-9]+)?$', 'CD'),  # 基数词（如数字）
    (r'.*', 'NN')                     # 默认为名词
]

# 训练正则表达式标注器
regexp_tagger = RegexpTagger(patterns)

# 在训练集上评估标注器的准确率
print("Accuracy:", regexp_tagger.evaluate(train_sents))

运行以上代码，我们可以得到在使用正则表达式标注器对训练集进行训练之后，在训练集上的准确率。

接下来，我们可以使用训练好的正则表达式标注器对测试集进行标注，并计算在测试集上的准确率。

# 在测试集上评估标注器的准确率
print("Accuracy:", regexp_tagger.evaluate(test_sents))

通过不断调整正则表达式规则，我们可以提高标注器的准确率。