词性标注是什么？给句子里每个词标上名词、动词等词性

词性标注（Part-of-Speech Tagging，POS Tagging）是自然语言处理中的一项基础任务：为句子中的每一个词，标注它在这个句子中的词性，比如名词、动词、形容词、副词、介词、代词等。

为什么词性标注不简单

看起来，只要查一下词典就能知道每个词的词性，但实际上并不这么简单，因为很多词有不止一种词性，具体是哪一种，要看它在句子中的用法，这类词叫作兼类词。比如中文的“学习”，在“我们要学习”中是动词，在“学习很重要”中可以看作名词性的用法；“研究”在“研究问题”中是动词，在“这项研究”中是名词；“锁”在“锁门”中是动词，在“一把锁”中是名词。英文中这种现象更加普遍，比如“book”既可以是名词“书”，也可以是动词“预订”；“run”“play”“light”等常用词都有多种词性。词性标注的核心难点，就是根据上下文判断兼类词在当前句子中的词性。此外，还需要处理词典中没有收录的新词、人名、地名等。

技术的发展

基于规则的方法：早期的词性标注依靠语言学家编写的规则，比如“冠词后面的词通常是名词”。1995 年，Eric Brill 提出了一种基于转换的方法，能够从标注好的数据中自动地学习这类规则。统计方法：20 世纪 80 到 90 年代以后，隐马尔可夫模型成为词性标注的主流方法：把词性看作隐藏的状态序列，把词语看作观察到的序列，模型考虑两方面的概率：一个词性后面跟着另一个词性的概率，以及某个词性产生某个词的概率，再用维特比算法找出整个句子最可能的词性序列。后来，最大熵模型和条件随机场能够利用更丰富的上下文特征，进一步提高了准确率。神经网络方法：深度学习兴起之后，双向长短期记忆网络结合条件随机场成为常用的方法；再后来，基于 BERT 等预训练语言模型的方法把英文词性标注的准确率提高到了 97% 以上，接近人工标注的一致程度。

中文词性标注的特点

中文的词性标注有一些特殊的困难：中文的词语之间没有空格，通常需要先进行分词，分词的错误会影响词性标注；中文缺乏英文那样的词形变化，比如英文动词有过去式、进行时等形态，可以帮助判断词性，而中文的同一个词在作名词和动词时写法完全一样，更依赖于上下文；中文词性的划分标准也存在一定的争议。常用的中文词性标注规范有北京大学的标注集、宾州中文树库的标注集等。因此，中文的分词和词性标注常常被联合起来处理。

它的用途

词性标注通常作为其他自然语言处理任务的预处理步骤：句法分析需要先知道每个词的词性；命名实体识别中，人名、地名通常是名词；信息抽取中，可以利用词性来识别关键的动作和对象；文本转语音时，有些词的读音取决于词性，比如英文的“record”作名词和动词时重音不同；关键词提取中，通常优先选择名词和动词。在大语言模型时代，很多任务可以端到端地完成，不再需要显式的词性标注，但它在语言学研究、教学以及一些轻量级的文本处理工具中仍然被广泛使用。