Приведение текста после pos-tag в нормальный формат

Я использовала pos_tag при лемматизации и чистке текста. Помогите, пожалуйста, привести текст в столбце lemm_text в нормальный формат, то есть объединить элементы кортежей в строки. Я новичок в программировании и никак не могу понять, как это сделать. Заранее спасибо!

df['text'] = df['text'].str.lower()

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

def clean_text(text):
clean = " ".join(re.sub(r'[^a-zA-z]', ' ', text).lower().split())
word_list = nltk.word_tokenize(clean)
lemmatized_output = ' '.join([lemmatizer.lemmatize(w) for w in word_list])
return lemmatized_output

df['lemm_text'] = df['text'].apply(clean_text)

texts = df['lemm_text'].tolist()
tagged_texts = pos_tag_sents(map(word_tokenize, texts))

df['lemm_text'] = tagged_texts
df.head()

text toxic lemm_text
0 explanation\nwhy the edits made under my usern... 0 [(explanation, NN), (why, WRB), (the, DT), (ed...
1 d'aww! he matches this background colour i'm s... 0 [(d, NN), (aww, NN), (he, PRP), (match, VBZ), ...
2 hey man, i'm really not trying to edit war. it... 0 [(hey, NN), (man, NN), (i, VBZ), (m, VBP), (re...
3 "\nmore\ni can't make any real suggestions on ... 0 [(more, RBR), (i, NNS), (can, MD), (t, VB), (m...
4 you, sir, are my hero. any chance you remember... 0 [(you, PRP), (sir, VBP), (are, VBP), (my, PRP$...

0