22、词性标注与词义消歧：基于HMM的实现

词性标注与词义消歧：基于HMM的实现

1. 多词性单词占比分析

在进行词性标注（PoS tagging）时，我们首先关注英语单词中具有多个词性类别的情况。通过以下代码可以计算出具有多个词性类别的单词所占的百分比：

pc_mc = 0
for w in pos_words:
    if len(pos_words[w]) > 1: 
        pc_mc = pc_mc +1 
pct = (pc_mc * 1.) / (len(pos_words.keys()) * 1.)
print("Percentage of words assigned to multiple classes: {:.0%}".format(pct))

结果显示，约有6.5%的单词被分配了多个词性类别，并且这些单词中包含了语言中最常用的词汇。这表明词义消歧是非常必要的。

2. 利用HMM进行词性标注的整体流程

词性标注可以归纳为解决词性歧义的问题，即当词性标注器无法确定一个单词应该是名词、动词还是其他词性时，需要进行消歧。使用隐马尔可夫模型（HMM）预测明确的词性标签涉及一系列训练步骤：
1. 准备语料库 ：
- 输入文本 ：如句子。
- 带有歧义词性标签的标注句子 ：通过运行词性标注器得到。
- 基于人工反馈消除歧义的标注句子 ：用于训练HMM模型。
2.