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一、词性（part-of-speech)介绍

• 词性：名词（Nouns)，动词（Verbs)，形容词（Adjectives）， 副词（Adverbs)等等就是我们想要研究的词性
• 我们可以把词性分为开放类（open class）和闭合类（closed class）。
  • 闭合类只有固定的一些词不会再增加，包含
    • 限定词（determiners)：a,an,the
    • 代词（pronouns）:she,he,I
    • 介词（prepositions）:on,under,over,near,by…
  • 开放类的词是会增加的，包含
    • 名词、动词、形容词、副词
• 这些类中，又可以细分成其他的小类
  
  
• 一个单词可能有不止一个词性，如back（见下图）。所以所谓的词性标注是指在具体上下文环境中的单词的词性标注。
  
  

二、词性标注（Part-of-speech tagging）

• 词性标注就是对具体的句子中的单词进行标注，例子如下
  • 输入：Plays well with others
  • 输出：Plays/VBZ well/RB with/IN others/NNS
  • 这里使用的词性标记叫做Penn Treebank POS tags。具体的词性标记缩写和对应的介绍，可以查看这个博客（
    
    (自然语言处理文档系列)Penn Treebank词性标记集
    
    ）。
• 词性标注的作用
  • 帮助我们对单词的发音做判断（在不同的词性是单词的发音是不同的）
  • 对输出结果我们可以写正则表达式，比如(Det) Adj* N+
  • 把这个作为句法分析（praser）的输入可以加快分析
  • 在其他的任务中，我们可以不用单词本身而是直接使用它的词性，这样的话就可以减少特征稀疏的情况。
• 词性标注程序的表现
  • 目前表现最好的程序的正确率是97%
  • 但是一个基础程序（baseline）的正确率也可以达到90%（假设每个单词的标记都是它出现频率最高的标记，不认识的单词就标记为名词）
  • 词性标记这么容易取得很高的正确率的原因是：很多单词的词性都是很清晰的，我们可以依据标点符号，a，the等这些来进行判断。比如：
    
    
• 词性标注的难点
  • 在Brown语料库中有11%的单词类型无法直接判断词性。这个其中有一些是非常常见的单词，比如that
    
    
  • 所以，在实际文本中有40%的token是无法直接进行判断的。

三、如何构建词性标注模型

• 判断词性标注的主要信息来源
  • 周边单词的信息：限定词后面主要是名词
  • 单词本身出现的概率：man一般出现都是名词
  • 一般而言，第二种信息是更有用，但是第一种信息也是有帮助的
• 特征构建：一些特征
  
  
• 模型构建和对应的正确率
  
  
• 如何提升有监督模型的结果：构造更好的模型
  
  
• 直接使用分类模型而不是序列模型我们也可以得到很好的效果
  
  

四、总结

• 对于标注而言，从生成模型改为判别模型不会导致很大的提升。存在的有一个收益是解决了特征重叠存在的问题（比如单词本身和前缀）。
• 另外，判别模型的一个优势是高正确率，但是以更慢的训练速度为代价的