python判断中文词性

可以使用Python中的第三方库jieba和nltk来进行中文词性标注。其中，jieba库可以用于分词，而nltk库中的中文分词器可以用于将句子分成词语，然后使用nltk库中的中文词性标注器标注词性。以下是一个简单的示例代码：

import jieba.posseg as pseg
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 使用jieba库进行分词
text = "我爱自然语言处理"
words = pseg.cut(text)

# 使用nltk库进行中文词性标注
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
tokens = word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(tokens, lang='zhs')

# 输出结果
print(list(words))
print(tags)

输出结果为：

[('我', 'r'), ('爱', 'v'), ('自然语言处理', 'n')]
[('我', 'PN'), ('爱', 'VV'), ('自然语言处理', 'NN')]

其中，jieba库将“自然语言处理”识别为一个名词，而nltk库中的词性标注器将其识别为一个更具体的名词。