4、自然语言处理中的词性标注与命名实体识别

自然语言处理中的词性标注与命名实体识别

1. 前期思考与文本预处理回顾

在自然语言处理（NLP）的领域中，有几个前期问题值得思考。比如，能否为自己的母语设计一个基于规则的Porter词干提取器呢？可以参考链接：http://tartarus.org/martin/PorterStemmer/Python.txt 和 http://Snowball.tartarus.org/algorithms/english/stemmer.html 。另外，在去除停用词后能否进行其他NLP操作呢？答案是否定的，因为像词性标注（POS tagging）、组块分析（chunking）等典型的NLP应用都需要上下文来为给定文本生成标签，一旦去除停用词，就会丢失上下文信息。还有，为什么为印地语或中文实现词干提取器会更困难呢？这是因为印度语言形态丰富，而中文分词存在挑战，并且符号归一化也有难题。

前期我们已经完成了文本预处理的基础步骤，包括文本解析、分词、词干提取和停用词去除等。现在，我们将进入更深入的NLP预处理步骤，重点介绍词性标注和命名实体识别。

2. 词性标注概述

词性标注（Part of Speech Tagging，简称POS）是NLP中的重要环节。在童年学习英语时，我们就接触到了词性的概念，像形容词和副词的区别，理解起来需要花费不少时间。将这些词性知识编码到机器学习模型中，在过去几十年里一直是一个难题。不过，目前最先进的POS标注算法已经能够以较高的精度（约97%）预测给定单词的词性，但该领域仍有很多研究在进行。

英语等语言在新闻和其他领域有许多标注好的语料库，这催生了许多先进的算法。有些标注器通用性很强，可用于不同领域和类型的文本，但在特定用例