8、词性标注全解析：从基础到高级应用

词性标注全解析：从基础到高级应用

1. 词性标注简介

词性标注是将句子（以单词列表形式呈现）转换为元组列表的过程，每个元组的形式为 (单词, 标签)，其中标签代表词性，如名词、形容词、动词等。词性标注在文本处理中具有重要作用，它是组块分析（chunking）的必要前置步骤。没有词性标签，组块分析器就无法从句子中提取短语；而有了词性标签，就可以根据标签模式告知组块分析器如何识别短语。此外，词性标签还可用于语法分析和词义消歧。例如，“duck” 既可以指鸟（名词），也可以表示向下移动的动作（动词），计算机在没有词性标签等额外信息的情况下，无法区分其含义。

大多数词性标注器是可训练的，它们使用带标签的句子列表作为训练数据，如通过 TaggedCorpusReader 类的 tagged_sents() 方法获取的数据。利用这些训练句子，标注器会生成一个内部模型，用于确定如何为单词标注词性。其他标注器则使用外部数据源或匹配单词模式来选择标签。NLTK 中的所有标注器都位于 nltk.tag 包中，并继承自 TaggerI 基类。 TaggerI 要求所有子类实现 tag() 方法，该方法接受单词列表作为输入，并返回带标签的单词列表作为输出。同时， TaggerI 还提供了 evaluate() 方法，用于评估标注器的准确性。许多标注器还可以组合成回退链（backoff chain），即如果一个标注器无法为某个单词标注词性，就会使用下一个标注器，以此类推。