Как извлечь глаголы и все соответствующие им наречия из текста?

У вас уже есть список всех биграмм глагол-наречие, поэтому вы просто спрашиваете, как объединить их в словарь, который дает все наречия для каждого глагола. Но сначала давайте воссоздадим ваши биграммы более прямым способом:

pairs = list()
for (w1, tag1), (w2, tag2) in nltk.bigrams(posTagged):
    if t1.startswith("VB") and t2 == "RB":
        pairs.append((w1, w2))

Теперь о вашем вопросе: мы создадим словарь с наречиями, которые следуют за каждым глаголом. Я буду хранить наречия в наборе, а не в списке, чтобы избавиться от дублирования.

from collections import defaultdict
consolidated = defaultdict(set)
for verb, adverb in pairs:
    consolidated[verb].add(adverb)

defaultdict предоставляет пустой набор для глаголов, которые раньше не встречались, поэтому нам не нужно проверять их вручную.

В зависимости от деталей вашего задания вы также можете сложить глаголы по падежам и лемматизировать так, чтобы наречия из «Опрометчиво ехал» и «Я вел осторожно» записывались вместе:

wnl = nltk.stem.WordNetLemmatizer()
...
for verb, adverb in pairs:
    verb = wnl.lemmatize(verb.lower(), "v")
    consolidated[verb].add(adverb)

Я думаю, что вы теряете информацию, которая вам понадобится для этого. Вам нужно каким-то образом сохранить данные о частях речи, чтобы биграммы, такие как ('weirdly', 'talking'), могли быть обработаны правильным образом.

Возможно, средство поиска биграмм может принимать помеченные кортежи слов (я не знаком с nltk). Или вам, возможно, придется прибегнуть к созданию внешнего индекса. Если это так, что-то вроде этого может работать:

part_of_speech = {word:tag for word,tag in posTagged}
best_bigrams = finger2.nbest(... as you like it ...)

verb_first_bigrams = [b if part_of_speech[b[1]] == 'RB' else (b[1],b[0]) for b in best_bigrams]

Затем, с глаголами впереди, вы можете преобразовать его в словарь, список списков или что-то еще:

adverbs_for = {}
for verb,adverb in verb_first_bigrams:
    if verb not in adverbs_for:
        adverbs_for[verb] = [adverb]
    else:
        adverbs_for[verb].append(adverb)