http://www.hankcs.com/nlp/part-of-speech-tagging.html
词性标注（Part-of-Speech tagging 或POS tagging)，又称词类标注或者简称标注，是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。在汉语中，词性标注比较简单，因为汉语词汇词性多变的情况比较少见，大多词语只有一个词性，或者出现频次最高的词性远远高于第二位的词性。据说，只需选取最高频词性，即可实现80%准确率的中文词性标注程序。
利用HMM即可实现更高准确率的词性标注，本文旨在介绍HanLP中的词性标注模块。
训练
HanLP中使用了一阶隐马模型，在这个隐马尔可夫模型中，隐状态是词性，显状态是单词。
语料库
训练语料采用了2014人民日报切分语料：
|
1
2
3
4
|
人民网/nz 1月1日/t 讯/ng 据/p 《/w [纽约/nsf 时报/n]/nz 》/w 报道/v ，/w 美国/nsf 华尔街/nsf 股市/n 在/p 2013年/t 的/ude1 最后/f 一天/mq 继续/v 上涨/vn ，/w 和/cc [全球/n 股市/n]/nz 一样/uyy ，/w 都/d 以/p [最高/a 纪录/n]/nz 或/c 接近/v [最高/a 纪录/n]/nz 结束/v 本/rz 年/qt 的/ude1 交易/vn 。/w 《/w [纽约/nsf 时报/n]/nz 》/w 报道/v 说/v ，/w 标普/nz 500/m 指数/n 今年/t 上升/vi 29.6%/m ，/w 为/p 1997年/t 以来/f 的/ude1 最大/gm 涨幅/n ；/w [道琼斯/ntc 工业/n 平均/a 指数/n]/nz 上升/vi 26.5%/m ，/w 为/p 1996年/t 以来/f 的/ude1 最大/gm 涨幅/n ；/w [纳斯/nrf 达/v 克/q]/nz 上涨/vi 38.3%/m 。/w 就/d 12月31日/t 来说/uls ，/w 由于/p 就业/vn 前景/n 看好/v 和/cc [经济/n 增长/v]/nz 明年/t 可能/v 加速/vn ，/w 消费者/n 信心/n 上升/vi 。/w 工商/n 协进会/nis （/w ConferenceBoard/x ）/w 报告/n ，/w 12月/t 消费者/n 信心/n 上升/vi 到/v 78.1/m ，/w 明显/a 高于/v 11月/t 的/ude1 72/m 。/w 另据/nz 《/w [华尔街/nsf 日报/n]/nz 》/w 报道/v ，/w 2013年/t 是/vshi 1995年/t 以来/f [美国/nsf 股市/n]/nz 表现/v 最好/d 的/ude1 一年/mq 。/w 这/rzv 一年/mq 里/f ，/w 投资/v [美国/nsf 股市/n]/nz 的/ude1 明智/a 做法/n 是/vshi 追/v 着/uzhe “/w 傻钱/nz ”/w 跑/v 。/w 所谓/v 的/ude1 “/w 傻钱/nz ”/w 策略/n ，/w 其实/d 就是/v 买入/vn 并/cc 持有/v 美国/nsf 股票/n 这样/rzv 的/ude1 普通/a 组合/vn 。/w 这个/rz 策略/n 要/v 比/p [对冲/vn 基金/n]/nz 和/cc 其它/rz 专业/n 投资者/nnd 使用/v 的/ude1 更为/d 复杂/a 的/ude1 投资/vn 方法/n 效果/n 好/a 得/ude3 多/a 。/w （/w 老/a 任/v ）/w |
单词词性频次词典
统计所有单词的各个词性的出现频次，得到核心词典：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
爱 v 3622 vn 598爱因斯坦 nrf 20爱国 a 178爱国主义 n 68飙升 v 200 vn 8顺风 vi 27 vn 2顺风吹火 i 1顺风球 n 1顺风耳 n 4顺风车 nz 126购 v 217 vg 151 vn 106购书 v 7 vn 5购买 v 3875 vn 637购买人 n 7购买力 n 42购买户 n 1购买欲 n 1购买群 n 1购买者 n 93购买证 n 1购入 v 115 vn 18…… |
从词典可以看出，汉语词汇的确词性单一，且存在歧义的词性多集中在“动词v”和“名动词vn”上。另外，我拿到的2014人民日报切分语料感觉没有经过严格的人工校对，许多单词词性单一，且存在不少错误。也许等我有机会（经济实力或学术背景），可以拿更高质量的语料来训练。所幸HanLP同时维护了一个通用的语料处理包，暂且埋下伏笔吧。
转移矩阵
统计每个标签的转移频次，得到如下转移矩阵：
事实上，完整的转移矩阵非常大，请下载观看：
词性标注 转移矩阵.xls
标注
利用上述转移矩阵和核心词典词频可以计算出HMM中的初始概率、转移概率、发射概率，进而完成求解。关于维特比算法和实现请参考《通用维特比算法的Java实现》。
测试
以“我的爱就是爱自然语言处理”为例：
|
1
2
3
4
5
6
|
String text = "我的爱就是爱自然语言处理"; Segment segment = new Segment(); System.out.println("未标注：" + segment.seg(text)); segment.enableSpeechTag(true); System.out.println("标注后：" + segment.seg(text)); |
输出
未标注：[我/rr, 的/ude1, 爱/v, 就是/v, 爱/v, 自然语言/gm, 处理/vn]
标注后：[我/rr, 的/ude1, 爱/vn, 就是/v, 爱/v, 自然语言/gm, 处理/vn]
前后两个“爱”的词性并不相同，前者是名动词，后者是动词。
再比如
未标注：[教授/nnt, 正在/d, 教授/nnt, 自然语言/gm, 处理/vn, 课程/n]
标注后：[教授/nnt, 正在/d, 教授/v, 自然语言/gm, 处理/vn, 课程/n]
HanLP的词性标注初见成效。