使用RNN模型对3万字的中文txt文档进行词性标注，并将结果输出到txt中

处理中文文本时，通常会使用中文分词工具将文本切分成词语，然后再使用词性标注工具对词语进行标注。在这里，我们使用Python中的jieba分词和pynlpir词性标注库来实现。

首先，需要安装jieba和pynlpir库：

!pip install jieba
!pip install pynlpir

接下来，我们可以先使用jieba分词对文本进行切分：

import jieba

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False))

然后，使用pynlpir对分词后的词语进行词性标注，并将结果输出到txt文件中：

import pynlpir

# 打开pynlpir分词器
pynlpir.open()

# 对分词后的词语进行词性标注
pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True)

# 将词性标注结果输出到txt文件中
with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word, pos in pos_list:
        f.write(word + '/' + pos + ' ')

注意，pynlpir需要先打开分词器才能进行词性标注，因此需要使用`pynlpir.open()`函数打开分词器，并在处理完成后使用`pynlpir.close()`函数关闭分词器。

这段代码可能需要一定的时间来处理大文本文件，具体时间取决于文本的大小和计算机的性能。