200行Python实现高效词性标注器

平均感知器词性标注器实现

核心算法选择

词性标注领域存在多种技术方案，但推荐使用平均感知器算法（Averaged Perceptron）。该算法需要：

• 使用两个历史标签作为特征
• 结合来自某机构发布的布朗词簇特征
• 对编辑文本使用大小写敏感特征，对泛化场景使用标题化频率特征

效率优化技巧

• 约50%的训练集高频词具有明确标签，可直接缓存结果
• 避免复杂搜索策略，贪婪模型即可满足需求
• Cython实现处理13万词仅需4秒（准确率97.1%）

算法实现细节

预测阶段

def predict(self, features):
    scores = defaultdict(float)
    for feat in features:
        if feat not in self.weights: continue
        for clas, weight in self.weights[feat].items():
            scores[clas] += weight
    return max(self.classes, key=lambda clas: (scores[clas], clas))

权重训练

采用迭代更新策略：

1. 接收（特征，正确标签）对
2. 根据当前权重预测标签
3. 预测错误时：正确标签对应权重+1，错误预测权重-1

def train(self, nr_iter, examples):
    for i in range(nr_iter):
        for features, true_tag in examples:
            guess = self.predict(features)
            if guess != true_tag:
                for f in features:
                    self.weights[f][true_tag] += 1
                    self.weights[f][guess] -= 1

权重平均化

通过跟踪权重累计值和时间戳实现高效平均：

def update(self, truth, guess, features):
    def upd_feat(c, f, v):
        nr_iters = self.i - self._timestamps[f][c]
        self._totals[f][c] += nr_iters * self.weights[f][c]
        self.weights[f][c] += v
        self._timestamps[f][c] = self.i
    self.i += 1
    for f in features:
        upd_feat(truth, f, 1.0)
        upd_feat(guess, f, -1.0)

特征工程

预处理策略：

• 全部转为小写
• 1800-2100范围内数字替换为!YEAR
• 其他数字替换为!DIGITS

核心特征包括：

add('i suffix', word[-3:])       # 词尾3字符
add('i-1 tag', prev)             # 前一个标签
add('i-2 tag', prev2)            # 前两个标签
add('i+1 suffix', context[i+1][-3:])  # 后一个词尾

性能对比

标注器	WSJ准确率	ABC新闻准确率	网络文本准确率
某机构Pattern	93.5%	90.7%	88.1%
某工具包NLTK	94.0%	91.5%	88.4%
本实现	96.8%	94.8%	91.8%

实现优势

• 仅200行Python代码
• 内存占用更小
• 跨领域稳定性更好
• 训练速度比传统工具快6-60倍

完整实现包含在taggers.py和perceptron.py文件中，采用纯Python编写保证可读性。
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