23、自然语言处理中的词性标注技术解析

自然语言处理中的词性标注技术解析

1. 词性标注概述

词性标注是自然语言处理（NLP）中的重要环节，它指的是自动为文本中的单词分配词性类别（如名词、动词、形容词等）的过程，也被称为 POS 标注。词性类别又被称为词汇类别，通常用简短的标签表示，像“NN”代表名词，“VB”代表动词。自动词性标注在 NLP 流程中是关键的一步，在预测未见单词的行为、分析语料库中的单词用法以及文本转语音系统等多种场景中都有重要应用。部分语言语料库，例如布朗语料库，已经完成了词性标注。

2. 跨句子边界的词性标注

n - 元语法标注器利用最近的标签来指导当前单词的标签选择。以三元语法标注器为例，在标注句子的第一个单词时，它会使用前两个标记的词性标签，通常是上一个句子的最后一个单词和句末标点。然而，上一个句子结束时的词性类别对下一个句子开头的词性类别并没有影响。

为了解决这个问题，可以使用带标签的句子列表来训练、运行和评估标注器，示例代码如下：

import nltk
from nltk.corpus import brown

brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')
brown_sents = brown.sents(categories='news')
size = int(len(brown_tagged_sents) * 0.9)
train_sents = brown_tagged_sents[:size]
test_sents = brown_tagged_sents[size:]
t0 = nltk.DefaultTagg