在python中创建代码以从列表中获取最频繁的标记和值对 - python

我有一个包含3列的.txt文件：单词位置，单词和标记（NN，VB，JJ等）。

txt文件示例：

1   i   PRP

2   want    VBP

3   to  TO

4   go  VB

我想在列表中成对地找到单词和标签的频率，以便找到最常分配给单词的标签。
结果示例：
3（食物，NN），2（勇敢，ADJ）

我的想法是从文件夹中打开文件，逐行读取文件并拆分，使用字典设置计数器，然后按降序打印最常见或不常见的内容。

我的代码非常粗糙（我几乎不好意思发布它）：

file=open("/Users/Desktop/Folder1/trained.txt")
wordcount={}
for word in file.read().split():
    from collections import Counter
    c = Counter()
    for d in dicts.values():
        c += Counter(d)

print(c.most_common())

file.close()

显然，我没有任何结果。一切都会有帮助的。谢谢。

更新：

所以我在这里发布了这段有效的代码，但是我的结果有点时髦。这是代码（作者删除了它，所以我不知道该归谁）：

file=open("/Users/Desktop/Folder1/trained.txt").read().split('\n')

d = {}
for i in file:
    if i[1:] in d.keys():
        d[i[1:]] += 1
    else:
        d[i[1:]] = 1

print (sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))

这是我的结果：

[('', 15866), ('\t.\t.', 9479), ('\ti\tPRP', 7234), ('\tto\tTO', 4329), ('\tlike\tVB', 2533), ('\tabout\tIN', 2518), ('\tthe\tDT', 2389), ('\tfood\tNN', 2092), ('\ta\tDT', 2053), ('\tme\tPRP', 1870), ('\twant\tVBP', 1713), ('\twould\tMD', 1507), ('0\t.\t.', 1427), ('\teat\tVB', 1390), ('\trestaurant\tNN', 1371), ('\tuh\tUH', 1356), ('1\t.\t.', 1265), ('\ton\tIN', 1237), ("\t'd\tMD", 1221), ('\tyou\tPRP', 1145), ('\thave\tVB', 1127), ('\tis\tVBZ', 1098), ('\ttell\tVB', 1030), ('\tfor\tIN', 987), ('\tdollars\tNNS', 959), ('\tdo\tVBP', 956), ('\tgo\tVB', 931), ('2\t.\t.', 912), ('\trestaurants\tNNS', 899),

好的结果似乎与单词混合在一起，而其他结果则与空格或随机数混合在一起，有人知道一种去除不是真单词的方法吗？另外，我知道\ t应该表示一个标签，还有没有办法删除它？你们真的帮了很多

参考方案

每个单词都需要有一个单独的collections.Counter。此代码使用defaultdict创建计数器字典，而无需检查每个单词是否已知。

from collections import Counter, defaultdict

counts = defaultdict(Counter)
for row in file:           # read one line into `row`
    if not row.strip():
        continue           # ignore empty lines
    pos, word, tag = row.split()
    counts[word.lower()][tag] += 1

就是这样，您现在可以检查任何单词的最常用标签：

print(counts["food"].most_common(1))
# Prints [("NN", 3)] or whatever

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