用NLTK训练Viterbi树解析器实现postaged inpu

Question

抱歉，如果我的问题是基本的，但我是相当新的NLP和仍在试图掌握一些概念。在

我想使用NLTK库中Viterbi算法的实现来训练一个使用UPenn树库的树解析器。但是，我希望我的解析器将已经有POS标记的句子作为输入。换句话说，我希望它只识别浅层的非终端产品。在

对于已经培训过的Stanford解析器，使用NLTK包装器，只需使用有用的tagged_parse模块即可实现：

from nltk.parser import stanford

stanford_parser = stanford.StanfordParser()
parsed_sentence = stanford_parser.tagged_parse(tagged_sentence)

其中tagged_sentence是一个元组列表，包含标记化的句子和相应的POS标记。例如：

^{pr2}$

我的问题是：如何在NLTK-Viterbi解析器中实现tagged_parse的等价物？

注意：为了训练Viterbi解析器，我遵循Section 3 of these handout solutions。对于Python培训资源的其他参考资料也将不胜感激。在