25、自然语言处理中的监督分类技术详解

自然语言处理中的监督分类技术详解

1. 词性标注分类器基础

词性标注分类器是自然语言处理中的重要工具，它可以为文本中的每个单词分配相应的词性标签。下面是一个简单的分类器伪代码示例：

print classifier.pseudocode(depth=4)
if endswith(,) == True: return ','
if endswith(,) == False:
  if endswith(the) == True: return 'AT'
  if endswith(the) == False:
    if endswith(s) == True:
      if endswith(is) == True: return 'BEZ'
      if endswith(is) == False: return 'VBZ'
    if endswith(s) == False:
      if endswith(.) == True: return '.'
      if endswith(.) == False: return 'NN'

这个分类器首先检查单词是否以逗号结尾，如果是，则分配特殊标签“,”；接着检查是否以“the”结尾，若是则很可能是限定词；再检查是否以“s”结尾，若以“s”结尾且不是“is”，则大概率是动词标签“VBZ”，若是“is”则标签为“BEZ”；若不以“s”结尾，再看是否以句号结尾，是则标签为“.”，否则为名词“NN”。

2. 利用上下文信息改进词性标注

仅考虑目标单词的特征提取器无法利用单词出现的上下文信息，而