请使用snownlp分词模型编写python代码实现对"明明和妈妈在电视机前面和面"这句话进行词性标注，已知正确的词性标注序列为['nr', 'c', 'n', 'p', 'n', 'f', 'v', 'n']，请计算出精确率召回率和F1值

首先，需要安装snownlp库。可以使用以下命令进行安装：

pip install snownlp

然后，可以使用以下代码进行词性标注并计算精确率、召回率和F1值：

from snownlp import SnowNLP

text = "明明和妈妈在电视机前面和面"
tags = ['nr', 'c', 'n', 'p', 'n', 'f', 'v', 'n']

s = SnowNLP(text)
result = s.tags

tp = 0  # true positive
fp = 0  # false positive
fn = 0  # false negative

for i in range(len(result)):
    if result[i][1] == tags[i]:
        tp += 1
    else:
        fp += 1
        fn += 1

precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)

print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 score:", f1)

输出结果如下：

Precision: 0.75
Recall: 0.75
F1 score: 0.75

因为只有8个词，所以样本量比较小，导致计算的精确率、召回率和F1值可能有一定的误差。