Установите nltk, pymorphy2, opencorpora-tools. Например, так:

pip install nltk

Скачайте и распакуйте репозиторий или склонируйте его:

git clone https://github.com/named-entity/nltk4russian.git

Затем перейдите в папку nltk4russian запустите установочный скрипт:

python setup.py install

В модуле реализованы два варианта разметки:

• выбор наиболее частого разбора с помощью pymorphy2;
• выбор разбора с учетом биграммной модели, если pymorphy дает несколько вариантов разбора.

Можно работать как с теггерами модуля, так и с консольным приложением.

Теггеры наследуются от nltk.tag.sequential.NgramTagger, поэтому описание методов можно смотреть в nltk.tag. Импортировать их можно обычным образом:

from nltk4russian.tagger import PMContextTagger

Позволяет обучить заданный теггер на корпусе, разметить заданный корпус. Параметры запуска:

-h, --help выводит help

-n {1gram,3gram,pymorphy,2gram,pmcontext}, --name {1gram,3gram,pymorphy,2gram,pmcontext} Название теггера в сокращенном виде.

-f FILE, --file FILE Корпус для разметки (в plain text или tab-separated формате).

-o O Выходной файл.

-full Указывается для обучения и разметки полным тегом.

-t T Обучающий корпус в tab-separated формате

-tab Указывается, если корпус для разметки имеет tab-separated формат

В tab-separated формате поля записываются в следующем виде:

• sent (/sent) - указатели начала (конца) предложения;
• номер слова в предложении;
• слово; в размеченном корпусе далее следуют поле с морфологической информацией: лемма (пока не заполнено), морфологические пометы в формате pymorphy.

Паничева П.В., Протопопова Е.В., Митрофанова О.А., Мирзагитова А.Р. Разработка лингвистического комплекса для морфологического анализа русскоязычных корпусов текстов на основе Pymorphy и NLTK // Труды международной конференции “Корпусная лингвистика – 2015”. СПб., 2015. С. 361-373. pdf