提供一个分析文本语言风格的Python函数。
输入文本（字符串）。
以下是一个基于NLTK库的Python函数，用于分析文本语言风格：
```python
import nltk

def analyze_language_style(text):
    # 将文本分句，分词，提取词性
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)
    words = [nltk.word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]
    pos_tags = [nltk.pos_tag(sentence) for sentence in words]
    
    # 统计词性标注的频率
    pos_counts = {}
    for pos_tags_sent in pos_tags:
        for pos in pos_tags_sent:
            if pos[1] not in pos_counts:
                pos_counts[pos[1]] = 1
            else:
                pos_counts[pos[1]] += 1
    
    # 计算文本的词性比例
    total_words = sum(len(sentence) for sentence in words)
    pos_ratios = {pos: count / total_words for pos, count in pos_counts.items()}
    
    return pos_ratios
```

该函数输入一个字符串，并返回一个字典，其中包含文本中每个词性标注的出现频率。例如，对于一个输入字符串"I am learning Python"，该函数可能会返回以下字典：

```
{
  "PRP": 0.1667,
  "VBP": 0.1667,
  "VBG": 0.1667,
  "NNP": 0.1667,
  ".": 0.1667,
  "VB": 0.1667
}
```

该字典告诉我们，在给定文本中，人称代词（PRP）、动词（VB）、动名词（VBG）等词性标注的出现频率相同，都占据了文本的1/6，而名词性专有名词（NNP）和句点（.）也各占据文本的1/6。根据这些信息，我们可以对文本的语言风格进行初步的分析。