给出一组带有标注的语料，将其中的形容词过滤出来并按字母顺序排序。


该数据集包含2000条用于情感分析的电影评论。每条评论都用“POS”或“NEG”标注为正面或负面，形式如下:
·POS: 这部电影真的很好看。
·NEG: 相比于原著，这部电影太糟糕了。
这是一个需要编程的任务。读取数据集，将每个句子按空格分离成单词，然后找到所有的形容词并将它们存储到一个列表中。最后对列表进行字母顺序排序。下面是一个Python的示例代码：

```python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 实例化 WordNet 词形还原器
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

# 加载数据集
with open('movie_reviews.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

# 定义一个列表来存储所有的形容词
adjectives = []

# 处理每条评论
for sentence in data:
    # 切分句子成单词
    words = word_tokenize(sentence.lower())
    # 去除停用词和标点符号
    words = [word for word in words if word.isalpha() and word not in stop_words]
    # 词形还原并标记词性
    tagged_words = nltk.pos_tag([lemmatizer.lemmatize(word, pos='a') for word in words])
    # 提取形容词
    adj_words = [word[0] for word in tagged_words if word[1] == 'JJ']
    # 将形容词添加到列表中
    adjectives.extend(adj_words)

# 对形容词列表进行排序并去重
adjectives = sorted(set(adjectives))

# 打印结果
print(adjectives)
```

上述代码假设数据集文件名为`movie_reviews.txt`，形容词以其原始形式存储（即未词形还原或去重）。在处理每个句子时，代码将单词转换为小写字母，去除停用词和标点符号，并使用WordNet词形还原器将单词还原为其原始形式。接下来，代码使用NLTK的词性标注器提取所有形容词并将它们添加到一个列表中。最后，代码对列表中的形容词进行排序并去除重复项，以便最终结果以字母顺序排列。