用python实现把txt文件中的英文句子，按照语法句型分类，如果一句子中有多个句型可以多次分类

可以使用nltk库来实现这个任务。首先需要安装nltk库，可以使用以下命令进行安装：

pip install nltk

接下来，可以使用以下代码实现对txt文件中英文句子的语法句型分类：

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.tag import pos_tag

# 读取txt文件
with open('file.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分割成句子
sentences = sent_tokenize(text)

# 遍历每个句子
for sentence in sentences:
    # 分割成单词
    words = word_tokenize(sentence)
    # 对单词进行词性标注
    tagged_words = pos_tag(words)

    # 获取句型
    grammar = nltk.CFG.fromstring("""
        S -> NP VP | S Conj S | VP Conj VP
        NP -> Det Adj* N | Det N | PRP
        VP -> V NP | VP Adv | V NP PP
        PP -> P NP
        Conj -> "and" | "or" | "but"
        Det -> "a" | "an" | "the" | "this" | "that"
        N -> "book" | "girl" | "dog" | "flowers" | "man" | "woman" | "apple" | "banana" | "orange"
        Adj -> "big" | "small" | "red" | "green" | "ripe"
        PRP -> "I" | "you" | "he" | "she" | "it" | "we" | "they"
        V -> "read" | "eat" | "see" | "like" | "love" | "hate" | "is" | "are"
        P -> "in" | "on" | "at" | "with" | "to"
    """)

    parser = nltk.ChartParser(grammar)
    for tree in parser.parse(tagged_words):
        print(sentence)
        print(tree)

在这个示例中，我们使用了一个简单的语法规则来定义不同的句型。这个语法规则定义了名词短语（NP）、动词短语（VP）、从句（S）等语法单元，以及它们之间的关系。在实际应用中，可以根据需要定义更复杂的语法规则。

对于每个句子，我们首先将其分割成单词，然后对每个单词进行词性标注。然后，我们使用语法规则来解析标记化的单词序列，并将其分类为不同的句型。最后，我们输出每个句子及其对应的语法树。