低频词的中文词性标注研究
浅谈《现代汉语词典》(第五版)词性标注的几个问题
浅谈《现代汉语词典》（第五版）词性标注的几个问题摘要：本文主要从功能的角度对《现代汉语词典》（第五版）的词性标注进行了初步的探索，主要涉及词性标注及其与释义和配例相一致、兼类词的释义等几个方面的问题，对《现汉》（五）的成功和不足之处作了一定说明。
关键词：《现代汉语词典》（第五版）词性标注释义《现代汉语词典》是目前国内最有影响的语文辞书之一。
对现代汉语词典质量产生影响的根本性因素，是词典的释义问题。
一、《现代汉语词典》（第五版）词性标注现代汉语词典标注词性，给汉语教学、用户的学习和使用和中文信息处理等带来了很大的方便。
标注词性必须要对词类系统和词与非词进行界定。
科学的给词归类，主要根据词的语法功能。
陆俭明提出的词类划分标准是：1、词充当句法成分的功能，2、词跟词结合的功能，3、词表示类别的功能，即语法意义。
《现代汉语词典》（第5版）依据的词类是中学语文课本的教学词类系统，是比较科学的。
如：集成：【动】同类著作汇集在一起（多用做书名）：《丛书～》|《中国古典戏曲论著～》。
（《现汉》（五）p592）集锦：【名】编辑在一起的精彩的图画、诗文等（多用做标题）：图片～|邮票～。
（《现汉》（五）p593）《现代汉语词典》（第5版）中的“集成”与“集锦”根据配例来看，“丛书集成”、“图片集锦”、“邮票集锦”，二者看似相同，但是语法意义不同。
根据“语料库在线”的检索结果，“集成”66条例句中，17个做谓语例句，13个做定语例句，且能带宾语；“集锦”6条例句中5个做中心语。
前者语法意义表示事物的动作、行为或变化、存在，后者的语法意义表示事物名称。
所以二者词性标注不同。
另外，在根据功能判断词性的基础上，也不能完全脱离意义。
“集成”与“集锦”词汇意义也不同，“集：1.集合；聚集”（《现汉》（五）p639），“成：3.【动】成为；变为”（《现汉》（五）p171），“集成”有“汇集成为”的意思，释义行文体现为动词性。
“锦：有彩色花纹的丝织品”（《古汉语常用字字》p150），这里应为比喻义，指美好的东西，所以“集锦”释义行文应体现为名词性。
《现代汉语词典》（第7版）词性标注商榷
《现代汉语词典》（第7版）词性标注商榷
苏矗
【期刊名称】《新乡学院学报：自然科学版》
【年(卷),期】2018(035)002
【摘要】《现代汉语词典》是我国的一部汉语规范词典，从第5版开始其对所收条目做了全面的词性标注。
第7版的修订使《现代汉语词典》的词性标注已逐步趋于完善。
但《现代汉语词典》（第7版）在词性标注方面似乎仍存在一点可商榷之处：一些已标注动词、形容词的条目配例不确，其中出现了“名物化”现象，将这种有争议的现象列入词典会带来误解。
【总页数】4页(P51-53)
【作者】苏矗
【作者单位】河南师范大学文学院河南新乡453007
【正文语种】中文
【中图分类】H042
【相关文献】
1.《中韩词典》词性标注问题探索——与《现代汉语词典》对比 [J], 颜湘茹;Kim Sun Ah
2.《现代汉语词典》与《现代汉语规范词典》词性标注差异研究 [J], 雷莉;鲜丽霞
3.论《现代汉语词典》（第6版）词性标注与例句不一致问题 [J], 胡静书
4.《现代汉语词典》(第7版)词性标注商榷 [J], 苏矗
5.《现代汉语词典》（第6版）词性标注与例证不相配的类别 [J], 冯桂华
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《现代汉语词典》标“书”词研究(上)
《现代汉语词典》标‚书‛词研究（上）一、序言书语词是现代汉语中常出现于书面语，带有典雅、正式、庄重色彩的一类词。
《现代汉语词典》(1996年版；下同；以下简称《现汉》)用‚‛对这类词作了标示，‚凡例‛的说明是：‚一般条目中，标的表示书面上的文言词语。
‛如：‚学子：学生：莘莘(shēnshēn)～(很多学生)。
‛‚嘉许：夸奖；赞许：品学兼优，深得师长～‛‚凡例‛显示标‚‛的词具有两个特点：一是它的使用范围是书面语，即口语中一般不会用到。
二是它的来源是文言词语。
为了在行文时加以区分，本文用‚书语词‛表示一般意义的书面用词语，用标‚书‛词指《现汉》中作了‚‛标示的词。
对词的语体色彩进行标示，是《现汉》的一个重要创举。
它还对另两类词语也作了语体色彩标示，‚标的表示方言‛，‚标的表示古代的用法‛。
这些标示对加强语言分析和理解的准确性，对提高人们使用语言的水平都是有积极作用的。
《现汉》的标‚书‛词有5570条，占全书词目的近十分之一，这个比例是相当大的。
那么这数量众多的标‚书‛词是些什么样的词，它们表达了怎样的意思?传递着怎样的语言交际信息，在汉语词汇体系中居于什么样的地位?这都是值得探讨的问题。
值得进一步探讨的是，标‚书‛词与标了‚‛的词如何区分?《现汉》的释义中还存在着‚旧词语‛，用来表示那些正在逐步退出现代汉语使用的词语；还有指称古代事物的词语，即历史词。
标‚书‛词与它们之间又有着怎样的关系?相互之间如何区分?这些都是很值得探讨的问题。
最终，当然也就可以回答‚标书词‛是不是都是‚书语词‛的问题。
这种探讨不仅跟词汇学有关，而且进入了词典编纂学的范围。
在词汇学上它将能帮助我们认识汉语词汇系统的内部成分及其关系，在词典学上将有助于词典编纂水平的提高，有助于提高使用者正确运用词语的水平。
二、标‚书‛词的分布与归类《现汉》共有标‚书‛词5570条。
现在先来看看这些标‚书‛词的构成。
根据‚‛标注的词目单位的大小，可分出义项标示与整词标示两类。
词性标注实验报告
词性标注实验报告词性标注实验报告引言：词性标注是自然语言处理中的一项重要任务，它的目标是将给定的文本中的每个词语赋予相应的词性。
词性标注在许多自然语言处理任务中起着关键作用，如文本分类、机器翻译、信息检索等。
本文将介绍我们进行的词性标注实验，包括实验设计、数据集选择、模型选择和实验结果分析等。
实验设计：为了进行词性标注实验，我们选择了一份中文新闻语料作为实验数据集。
该数据集包含了大量的新闻文本，涵盖了各种不同的主题和领域。
我们将数据集按照80%的比例划分为训练集和20%的比例划分为测试集。
在实验中，我们采用了基于深度学习的词性标注模型进行实验。
数据集选择：选择合适的数据集对于实验的准确性和可靠性至关重要。
我们选择了这份中文新闻语料作为我们的实验数据集，原因有以下几点：首先，新闻语料通常具有较高的质量和丰富的领域覆盖范围，能够有效地评估模型的泛化能力。
其次，中文新闻语料在词性分布上具有一定的规律性，有助于模型学习和预测。
最后，该数据集的规模适中，既能满足实验需求，又能保证实验的可行性。
模型选择：在词性标注任务中，我们选择了基于深度学习的模型进行实验。
深度学习在自然语言处理领域取得了显著的成果，其强大的模型表达能力和自动特征学习能力使得其在词性标注任务中具有优势。
我们选择了基于循环神经网络（RNN）的模型，因为RNN能够有效地处理序列数据，并且能够捕捉到词语之间的上下文信息，有助于提升词性标注的准确性。
实验结果分析：我们使用了准确率作为评估指标来评估我们的词性标注模型的性能。
在实验中，我们得到了约90%的准确率，这表明我们的模型在词性标注任务上取得了较好的效果。
通过对实验结果的分析，我们发现模型在一些常见的词性上表现较好，如名词、动词等，但在一些特殊的词性上表现较差，如助词、连词等。
这可能是因为这些特殊的词性在数据集中的分布较少，导致模型学习不充分。
因此，在未来的研究中，我们可以考虑增加这些特殊词性的样本数量，以提升模型在这些词性上的性能。
《现代汉语词典》(第7版)词性标注商榷
ＶｏＬ ３５ Ｎ Ｏ．２
新 乡学院学报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｘｉｎｘｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
２０１８年 ２月
Ｆｅｂ．２０１８
现 代 汉 语 词 典 （第 ７版 ）词 性 标 注 商榷
苏 矗
（河南 师 范大 学 文 学 院 ，河 南 新 乡 ４５３００７）
一 、 引 言
词类 问题一直是 汉语 语法 上 的一个 老大 难 问题 。 １９５３年至 １９５５年 ，语 言学 界展 开 了一 次 汉语 词 类 问 题大讨论 ，讨论 中得 出的值 得肯定的 、相对 一致 的结 论 是 ：有没有形态 并不决定词类能不能划 分 ，汉语词类 也 是客观存在 的。但讨论 中并没有解决好词类 划分 的根 据 问题 ，于是有了后来的黎锦熙体系 、朱 德熙体 系 、《暂 拟汉语教 学语法 系统 （简述 ）》、《中学教学 语法 系统 提 要 （试用 ）》之 间的明显 区别 。同样地 ，这些 不同也 给词 典标注词性带来 了极 大的不便 。《现代汉语 词典 》从第 ５版开始对其所 收 条 目做 了全 面 的词性 标 注 ，依 据 词 的语法功 能 、兼顾 词的语法意义 ，将 词分 为 １２大类［１］， 贯彻 了 １９８４年《中学教学语法 系统提 要 （试 用）》（以下 简称《系统 提要 》）［２ 中的词类 系统 。其后 的第 ６版 、第 ７版仍沿用了此体系 。随着第 ６版 、第 ７版 的修 订 ，《现 代汉语词典 》的词 性标 注 已逐步趋 于完 善 。但 是 ，《现 代汉语词典 》（第 ７版 ）在 词性标 注方 面仍存 在 一点 可 商榷之处 ，即在 一 些 已标 注 动词 、形 容词 的条 目配例 中，出现 了“名 物化 ”现 象 。所 谓 “名 物 化 ”现 象 ，即指 “动词 、形容词失去 了动词 、形 容词的特点 （或 一部分特 点 ），取得 了名词 的一个 特点”＿３］。
自然语言处理中的词性标注与句法分析
自然语言处理中的词性标注与句法分析自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，主要研究如何让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
在NLP领域中，词性标注与句法分析是两个重要的任务，它们可以帮助计算机更好地理解和处理自然语言。
本文将介绍词性标注与句法分析的基本概念、常见方法以及应用场景，并探讨它们在NLP领域的意义和作用。
一、词性标注词性标注（Part-of-Speech Tagging，简称POS Tagging）是NLP领域中的一个基础任务，其主要目标是为一个句子中的每个单词确定其词性。
词性标注可以帮助计算机理解句子的结构和含义，从而更好地进行后续处理和分析。
词性标注通常使用词性标记集合（如标注集）来标注每个单词的词性，常见的标注集包括Penn Treebank标注集、Universal标注集等。
词性标注的方法主要包括基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法通过定义一系列的语法规则和模式来确定单词的词性，但这种方法需要大量的人工设置和维护规则，且适用性有限。
而基于统计的方法则是通过学习语料库中单词与其词性之间的统计关系来确定单词的词性，常见的统计方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
词性标注在NLP领域中有着广泛的应用，例如在文本分类、信息检索和机器翻译等任务中都需要对文本进行词性标注来帮助计算机理解和处理文本。
此外，词性标注也可以作为更复杂的NLP任务的预处理步骤，如句法分析、语义分析等。
二、句法分析句法分析（Syntactic Parsing）是NLP领域中的另一个重要任务，其主要目标是确定一个句子的句法结构，即句子中单词之间的语法关系。
句法分析可以帮助计算机理解句子的结构和含义，从而更好地进行后续处理和分析。
汉语频度副词研究
汉语频度副词研究作者：米迪来源：《青年文学家》2014年第05期注：本文由天津师范大学青年基金项目支持，项目名称为《大样本汉语儿童语言习得研究》，项目编号 52WM14。
摘要：在汉语虚词研究中，“总是”和“很少”都属于表示频率的时间副词，但差别在于“总是”属于高频副词，而“很少”属于低频副词。
但汉语研究往往就仅限于将这两个虚词按照以上区别进行归类，并描述他们的使用语境，但就其标记性很少提及。
关键词：频度副词；标记性作者简介：米迪，天津师范大学外国语学院讲师。
[中图分类号]： H136 [文献标识码]：A[文章编号]：1002-2139（2014）-05--02一、频度副词1.1频度副词的分类汉语研究者起初将频度副词划为时间副词类，隨着研究的深入，学者逐渐认识到频度副词有别于时间副词，最终将频度副词单独列出，与时间副词、程度副词、范围副词、否定副词、否定副词等并列为副词次类（参见刘月华1983，邢公畹1992，周小兵、赵新2002）。
所谓频度副词，是指表示事情、行为、动作等发生的频率。
张谊生（2004）与周小兵、赵新（2002）均将汉语频度副词划分为高频、中频与低频三大类：1、高频副词。
指某个事件在一个单位时间内持续不断或者频繁出现的一种状态。
常见的高频副词有：老、总、老是、总是1、始终、成天、整日、彻夜、通常、不停、时刻、一向、向来、历来2、中频副词。
中频是相对高频而言，频度较次于高频的副词，指某个事件在一个单位时间内发生的状态。
常见的有：时、常、频、屡、渐、逐、连、经常、常常、时常、往往、时时、屡屡、频频、每每、渐渐、连连、逐渐、逐步、日渐、不断、不时、随时3、低频副词。
低频副词是频度副词汇总频率强度最弱的，是指某个事件在一个单位时间内很少地或偶然地发生或出现。
常见的有：偶、偶尔、偶尔、间或、偶或、一时、一旦、万一、有时1.2 “很少”表低频含义在上述分类中，学者们并没提及“很少”。
吕叔湘（1980）的书中包含副词“很”和动词、形容词“少”，也没有“很少2”一词。
《十三经辞典》词性标注问题
《十三经辞典》词性标注问题白玉林【期刊名称】《辞书研究》【年(卷),期】2000(000)006【摘要】多年来，通过编写《古汉语虚词用法词典》、《大中学生古汉语常用多义字词典》、《古文观止词典》，特别是《十三经辞典》，我们认为给汉语语文词典标注词性是十分必要的，也是可行的。
但同时，它又是一项非常复杂的工作，还存在许多问题有待进一步研究解决。
在这里，把我们编纂《十三经辞典》(以下作《辞典》)的实践和困惑同大家作一交流，以期更好地完善这一工作。
一、确立实用的、科学的语法体系这是为语文词典标注词性首先要解决的问题，也是我们在70年代中期编写《古汉语虚词用法词典》时遇到的问题。
虚词的功用在于它的语法作用，也就是它在组词造句方面的作用，这就不得不涉及语法系统。
而学界对古汉语语法系统是有争论的。
词典不是专著，词典也不能兼收并蓄或引入争论。
为此，我们研究了各家关于古汉语语法的专著和论文，研究了“暂拟汉语教学语法系统”，制定出一个突出古汉语语法特征的《古汉语语法提纲》。
后来在《提纲》的基础上，编成了《古代汉语语法》，1992年由陕西人民出版社出版。
这就成为我们编写《十三经辞典》标注词性的依据。
这个语法体系，随着学术事业的发展，肯定还会不断修订，不断充实，但是作为标注词性的依据是可行的。
二、明确划分词类的标准判断词性，划...【总页数】6页(P)【作者】白玉林【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】H16【相关文献】1.《十三经辞典》的编纂历程 [J], 迟铎;白玉林2.《十三经辞典·春秋左传卷》人名词条处理的原则 [J], 曹强3.从《十三经辞典》谈专书辞典的编纂 [J], 白玉林4.古典文献专书辞典编纂原则与方法的有益实践--评《十三经辞典》 [J], 王鸿滨5.古典文献专书辞典的词性标注问题 [J], 周淑萍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
论汉语字词的语用频率及其分布规律
论汉语字词的语用频率及其分布规律汉语的发展史，可以追溯到春秋时期，作为中国最主要的语言，汉语已经历了大量的变化和演变，其结构更加复杂，字词也以繁多的形式出现在我们的声明中。
语词是表达思想和交流意义的基本单位，它与形态语言文字构成了汉语的三位一体，并且影响着语法结构、句法结构及口语表达等各种方面。
因此，研究汉语字词的语用频率及其分布规律，对于深入理解汉语的发展历史、促进汉语教学和研究具有重要意义。
一、汉语字词库的概念汉语字词库是一个汉语字词收集体系，它将汉语字词根据用法、音译、义项、拼音、字形等整理分类，汉语字词库不仅仅是一个汉语字词收集体系，还包括汉语字词库的词语属性，比如音序、字迹、繁体字、简体字等，是汉语字词库属性的总称。
二、汉语字词的语用频率汉语字词的语用频率，也称为词频，是指词汇在实际应用中出现的次数，其中常用字词出现次数较多，而不常用字词出现次数较少，总体而言，字词的词频越高，出现的次数也就越多。
因此，汉语字词的语用频率可以作为衡量汉语字词使用的重要指标，可以根据词频的大小，将字词分为高频词汇、中频词汇和低频词汇等三级。
高频词汇是指汉语字词使用频率较高的词语，这类字词占据着汉语的主流词汇，通常出现在日常交流中，它占据汉语口语和文字中绝大部分的词汇。
中频词汇是指汉语字词使用频率介于高频词汇和低频词汇之间的词语，这类字词在一定范围以内使用比较广泛，但是不像高频词汇那样多见。
低频词汇是指汉语字词使用频率低的词语，这类字词在日常生活中几乎没有使用，这些字词的出现比较少，因此也叫作“稀有字词”。
三、汉语字词的分布规律汉语字词的分布规律，指的是汉语字词按照一定的规律出现在句子或文章中的次数、频率。
例如，一个句子中最常用的词汇往往是名词，而最不常用的词汇则是动词等。
汉语字词的分布规律可以大致分为三类：第一类是汉语字词分布的频率规律，即汉语字词在句子或文章中出现的频率如何分布；第二类是汉语字词分布的结构规律，即汉语字词在句子或文章中的出现是如何组织的；第三类是汉语字词分布的空间规律，即汉语字词分布出现的地点，如何影响它们的语句结构等。
频率副词的语义韵研究
频率副词的语义韵研究
频率副词是一类用于描述动作或状态发生频繁程度的副词，包括常见的always、often、sometimes、rarely、never等。
这些副词在汉语中有相应的译词，但其语义韵往往与英文略有差异。
以always和常常为例，英文always强调事情一直都存在，没有变化；而中文的常常则侧重于发生频率高，但不代表一直都是如此。
同样，英文often和中文的经常在强调程度上也略有不同，英文often强调的是高频率，而中文的经常可以包含一定程度的随意性和不确定性，可能不一定发生在每一次。
频率副词的语义韵也与具体语境有关。
比如，在谈论季节、天气等自然现象时，常用频率副词表达出一定的规律性或预测性，例如It always snows in January. 在谈论个人习惯或爱好时，常用频率副词表达个体情感和态度，例如I often go to the gym. 在表述抱怨或挑剔时，频率副词可能带有负面情感，例如He always talks too loudly.
然而，在不同的语境中，频率副词也可能具有不同的语义韵。
例如，在一个团队协作的环境中，频率副词的语义韵还可能涉及到合作与信任。
一个团队成员如果说自己always 做某事，就表明其在团队中具有高度的可靠性和非凡的付出精神。
而如果一个团队成员说自己never做某事，就可能表明其在团队中存在一定的不合作或不信任状态。
总的来说，频率副词的语义韵与其所表达的频率程度、具体语境等诸多因素有关。
对于学习和使用英语的人来说，掌握频率副词的语义韵可以更准确地表达自己的意思，同时也有助于更好地理解英语原文。
汉语频率副词研究
汉语频率副词研究
汉语频率副词研究是一个非常重要的语言学研究领域。
频率副词是表示动作或状态发生的次数的词，例如“总是”、“经常”、“偶尔”等。
在汉语中，频率副词的使用非常广泛，它们可以用来表示动作的频率、强调某个状态或表达某种情感。
因此，对频率副词的研究有助于深入了解汉语的语法结构和语义表达，有助于提高语言运用的准确性和表达力。
在汉语频率副词研究中，存在一些有争议的问题。
例如，“总是”和“才”这两个词，它们的用法有时相近，有时却有很大差异。
再如，“才”这个词在口语中常常被用于表示强调，但其用法是否得当也引起了争议。
此外，汉语中还有一些特殊的频率副词，例如“光”、“一直”等，这些词的用法和意义也需要进一步探讨。
总之，汉语频率副词研究是一个非常有意义的课题，通过研究频率副词的用法和意义，可以更好地理解汉语的语法和语义，提高语言运用的准确性。
donohue高低频词分界公式
donohue高低频词分界公式
关于Donohue高低频词分界公式，它是用来确定文本中高频词和低频词的分界线的一种方法。
这个公式是由Donohue在他的研究中提出的，用于帮助确定哪些词语可以被认为是高频词，哪些可以被认为是低频词。
该公式的一般形式为，频率 = k / (排名+ c)^α。
其中，频率是指词语在文本中出现的频率，排名是指词语在所有词语中的出现频率排名，k、c和α是用来调节公式的参数。
通过这个公式，我们可以根据词语在文本中的出现频率和排名来确定它是高频词还是低频词。
一般来说，排名越靠前，频率越高的词语被认为是高频词，而排名越靠后，频率越低的词语被认为是低频词。
这个公式的提出为文本分析提供了一种定量的方法，可以帮助研究人员更加客观地确定高频词和低频词的界限。
然而，需要注意的是，这个公式的参数k、c和α的选择可能会对最终的结果产生影响，因此在使用时需要谨慎选择这些参数的数值。
总之，Donohue高低频词分界公式为我们提供了一种定量的方法来确定文本中高频词和低频词的界限，但在使用时需要注意参数的选择对结果的影响。
基于统计的汉语词性标注方法的分析与改进
基于统计的汉语词性标注方法的分析与改进本文的目的是通过分析和改进基于统计的汉语词性标注方法，以提高标注的准确率。
汉语词性标注在自然语言处理（NLP）领域中占有重要地位，是更高层次语言理解过程的基础。
这一领域涉及海量的文本，这需要大量的标签工作，以使NLP能够实现高效的计算。
传统的汉语词性标注是一个人工标注的过程，因此具有很多缺陷，如时间浪费、标注物体多，效率低等。
为了解决以上问题，研究人员提出了基于统计的汉语词性标注方法。
这些方法的基本原理是，基于大量的语料库，采用统计学的方法计算词语的词性，并以此类似的词语作为参考，自动标注新的句子中给出词语的词性。
然而，上述基于统计的汉语词性标注方法在实际应用中仍然存在一些问题，如准确率低、需要大量的语料库等，这些问题使这些方法的精确性受到了限制。
为了提高基于统计的汉语词性标注方法的准确率，首先，要扩充和更新语料库，使其丰富、多样，以提高算法的正确性。
其次，应使用新的语料库，如社交媒体数据等，以更好地反映当下的汉语习惯。
此外，应尝试使用更复杂的联合模型，如机器学习技术，使模型能够更好地捕捉句子中的复杂语法结构，以提高标注的准确性。
另外，应建立一个以人工标注和机器标注相结合的混合模型，使机器能够从人工标注中学习，从而更精确地处理文本，并促进更好的标注性能。
综上所述，基于统计的汉语词性标注方法可以有效地提高标注的准确率。
为此，应采用更加完善的方法，如构建更丰富的语料库、尝试使用新的语料库、尝试使用更复杂的联合模型和采用混合模型等，以提高标注的准确率和完善模型的性能。
自然语言处理中的词性标注技术与研究进展
自然语言处理中的词性标注技术与研究进展自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向。
在NLP的研究中，词性标注（Part-of-Speech Tagging）是一个关键任务，它可以为文本中的每个词汇赋予相应的词性标签，从而帮助计算机理解和处理自然语言。
词性标注技术的目标是为每个词汇确定其在句子中的词性，如名词、动词、形容词等。
这项任务的重要性在于它为其他自然语言处理任务提供了基础。
例如，句法分析、语义角色标注和机器翻译等任务都依赖于准确的词性标注结果。
在过去的几十年中，研究人员提出了许多词性标注算法和模型。
传统的方法主要基于规则和手工特征工程，需要大量的人工努力。
然而，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的方法逐渐成为主流。
这些方法通常使用大规模标注数据进行训练，能够自动地学习到词汇和上下文之间的关系。
其中，基于条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）的模型是一种经典的词性标注方法。
CRF模型考虑了词汇的上下文信息，并通过学习一组特征函数来预测每个词汇的词性标签。
该方法在准确性和效率上都有不错的表现，被广泛应用于各种NLP任务中。
近年来，深度学习技术的兴起推动了词性标注的研究进展。
基于神经网络的方法通常使用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）或者其变种，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）来建模上下文信息。
这些方法能够自动地学习到词汇和上下文之间的复杂关系，从而提高词性标注的准确性。
除了传统的词性标注方法和基于神经网络的方法，还有一些新兴的研究方向。
例如，跨语言词性标注（Cross-lingual Part-of-Speech Tagging）致力于将已标注的资源从一种语言迁移到另一种语言，从而解决数据稀缺的问题。
CTB 词性标注中文版翻译
CTB词性标注指南第一章引言中文几乎没有屈折语素。
譬如，词语不随时态、格、人称和数量而曲折变化。
因此，对特定文本中的词进行词性标注往往都很困难。
这个文件是专为宾州中文树库项目[XPS+00]所设计的。
这个项目的目标是构建一个十万词的有语法托架的中文官话文本语料库。
标注包括两个步骤：第一阶段是中文分词和词性标注，第二阶段是句法托架。
每个步骤包括至少两个经过，即数据库由一个标注者标注，结果文件由另一个标注者检查。
词性标注指南，就如分词指南和托架指南，在项目进行过程中已经修订了多次。
到目前为止，我们已经在我们的网站上发行了三个版本：第一部草作完成于1998年12月，在第一个中文分词和词性标注文件发行后；第二部草作完成于1999年3月，在第二个中文分词和词性标注文件发行后；这个文件，是第三部草作，修订于第二个托架文件发行后。
在这个第三部草作中，与前两部草作相比，主要改变在于：（1）我们增加了一章引言来解释指南中存在的一些基本原理；（2）我们增加了对中文词语的注释；（3）我们把这个指南写成了一个技术性报告，报告被发表于宾夕法尼亚大学认知科学研究机构（IRCS）。
1.1 标注标准词性标注（POS）的核心问题是词性标注是否应该基于意义或者句法分布来标注。
这个问题自1950年以来就被热烈争论到现在，并且始终存在两种不同的观点。
譬如，中文词“毁灭”可以被翻译为英文中的destroy或destroys或destroyed或destroying或destruction，并且如它英文所对应的词一样使用。
根据第一种观点，词性标注应该只基于意义。
因为词的意义在它所有的用法中基本都是一样的，它就应该总是被标注为一个动词。
第二种观点是词性标注应该由词的句法分布来决定。
当“毁灭”是一个名词短语的首词，它在那个文本中就应该被标注为一个名词；当“毁灭”是一个动词短语的首词，它就应该被标注为一个动词。
我们选择了句法分布作为我们词性标注的主要标准，因为这与当代语言学理论所采纳的原则一致，譬如X-bar理论和GB理论中的首字投射概念。
北京大学本科生毕业论文-自动标注汉语多音词
本科生毕业论文题目：自动标注汉语多音词Automatic Tagging of Chinese Polyphony Word and Related Research姓名：何辉辉学号：00748250院系：信息科学技术学院专业：计算机科学与技术指导教师：段慧明二〇二二年三月二十三日摘要汉语中存在着一字多音现象，很多高频字都具有两种或更多的读音，而这些多音字的读音并没有统一的规则可循。
汉语多音词的自动标注，即将汉字序列转换成相应的拼音序列，是语音合成(TTS)系统的关键步骤。
由于汉语文化的多义性和上下文相关性等原因，目前的汉语注音系统很难达到100%的正确率。
本文研究了多音词的读音规律，总结了中文分词和词性标记的相关技术；设计了汉语多音词的注音系统，重点研究词性标记串的注音问题；本系统由Java 语言和MySQL数据库设计，采用统计与规则相结合的注音方法，通过不断完善总词表，尽可能提高注音准确率。
从测试结果来看，系统对于封闭测试的正确率达到95.2%，基本满足现有要求，具有良好的实用性；随着数据库的逐渐完善，正确率还将不断提高。
关键词：汉语多音词；词性标记；自动注音；统计与规则。
Automatic Tagging of Chinese Polyphony Word and Related ResearchAbstractIn Chinese, there are many frequently used characters, which have more than one pronunciation, and how to automatically tag those characters correctly is a key step in TTS system. However, because the pronunciation of a certain character is related to its context and may have ambiguity, it's very hard to find a universal rule. As a result, current systems can hardly achieve a 100% precision.This thesis researched the law on Chinese polyphone words’ pronunciation, and summarized the related techniques on Chinese segmentation and POS tagging. In our work, we designed a pinyin tagging system, which was designed by Java and MySQL database, to focus on the problem after POS tagging. We proposed an algorithm that combined the traditional statistical method and heuristic rules to achieve a better result. Moreover, we also conducted extensive experiments, and the result showed that it can achieve accuracy of 95.2%; with the improvement of word database, its accuracy will continually increase.Key words：Chinese Polyphony Word; POS Tagging;Automatic Tagging; Statistics and Rules.目录摘要 (2)Abstract (3)第一章绪论 (5)1.1问题背景和研究意义 (5)1.2 发展现状 (5)1.3 本文组织结构 (6)第二章汉字读音 (6)2.1 多音字与多音词 (6)2.2 汉语读音分类 (7)2.3 汉语读音规律 (7)第三章分词与词性标注 (9)3.1 分词定义 (9)3.2 现有分词技术 (9)3.3 N元模型 (11)3.4 词性标注定义 (11)3.5 词性标注技术 (11)3.6 隐马尔可夫模型 (13)第四章汉语拼音标注 (15)4.1 标音定义 (15)4.2 现有拼音标注技术 (15)4.3规则与统计相结合的注音方法 (16)第五章多音词注音系统的实现 (17)5.1 注音系统简介 (17)5.2 开发环境 (17)5.3数据库表结构 (17)5.4 注音流程 (19)5.5 功能测试 (20)第六章总结与展望 (21)参考文献 (22)致谢 (23)第一章绪论1.1问题背景和研究意义随着计算机和Internet网络技术在全球范围内的飞速发展，计算机应用日益渗透到人们日常生活的各个方面；而语言的高效交流，是社会正常运作的基础。
基于注意力长短时记忆网络的中文词性标注模型
基于注意力长短时记忆网络的中文词性标注模型司念文;王衡军;李伟;单义栋;谢鹏程【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2018(045)004【摘要】针对传统的基于统计模型的词性标注存在人工特征依赖的问题,提出一种有效的基于注意力长短时记忆网络的中文词性标注模型.该模型以基本的分布式词向量作为单元输入,利用双向长短时记忆网络提取丰富的词语上下文特征表示.同时在网络中加入注意力隐层,利用注意力机制为不同时刻的隐状态分配概率权重,使隐层更加关注重要特征,从而优化和提升隐层向量的质量.在解码过程中引入状态转移概率矩阵,以进一步提升标注准确率.在《人民日报》和中文宾州树库CTB5语料上的实验结果表明,该模型能够有效地进行中文词性标注,其准确率高于条件随机场等传统词性标注方法,与当前较好的词性标注模型也十分接近.%Because traditional statistical model based Chinese part-of-speech tagging relies heavily on manually designed features,this paper proposed an effective attention based long short-term memory model for Chinese part-of-speech tagging.The proposed model utilizes the basic distributed word vector as the unit input,and extracts rich contextual feature representation with bidirectional long short-term memory.At the same time,an attention based hidden layer is added in the network,and the attention probability is distributed for hidden state in different time to optimize and improve the quality of hidden vector.The state transition probability is employed in decoding process to further improve accuracy.Experimental results on PKUand CTB5 dataset show that the proposed model is able to make Chinese part-of-speech tagging effectively.It achieves higher accuracy than traditional methods and gets competitive results compared with state-of-the-art models.【总页数】6页(P66-70,82)【作者】司念文;王衡军;李伟;单义栋;谢鹏程【作者单位】中国人民解放军信息工程大学三院郑州450001;中国人民解放军信息工程大学三院郑州450001;66083部队北京100144;中国人民解放军信息工程大学三院郑州450001;西安交通大学数学与统计学院西安7100493【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于无向图序列标注模型的中文分词词性标注一体化系统 [J], 朱聪慧;赵铁军;郑德权2.基于字符的中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型 [J], 郭振;张玉洁;苏晨;徐金安3.基于序列标注的中文分词、词性标注模型比较分析 [J], 刘一佳;车万翔;刘挺;张梅山4.基于注意力机制的双向长短时记忆网络模型突发事件演化关系抽取 [J], 闻畅;刘宇;顾进广5.基于MapReduce的中文词性标注CRF模型并行化训练研究 [J], 刘滔;雷霖;陈荦;熊伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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仲其智 姚建民
（ 州 大学 计 算 机 科 学 与技 术 学 院 苏 江 苏 苏 州 ２５ ０ ） １０ ６
摘
要
利用 最 大 熵 模 型 深入 探 讨 了 中文 词 性 标注 问题 。针 对 低 频 词 的 性 能 差 问题 ， 原有 常用 特 征 的基 础 上 ， 出 了新颖 的低 在 提
ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｗ ｔ ｎ ｒ ｑ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｅ ｏ ｒｑ ｅ ｃ ｅ ｔ ｒ ｓｕ ｏ ｈ ｏｍｅ ｏ ｅ ｏｍａ ｃ ｉ ｉ ｆ ｕ ｎ ｄ ，ｎ ｖ ｌ ｗ ｆ ｕ ｎ ｙｆ ａｕ ｅ ｐ ｎ ｔ ｅｆｒ ｒ ｍｍｏ ｎ ｓａ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｅ ｐ ｒ ｎ ｓｏ ｅ ｎ Ｔ ｅ ｂ ｎ ｆ ｈ ｅ ｗｏ ｌ ｅ ｃ ｎ ｏ ｅ ｒ ｒ ｐ ｓ ｄ ｘ ｅｉ ｍｅ ｔ ｎ Ｐ ｎ ｒ ｅ ａ ｋ ２ ０ ｓ ｏ ｔ ａ ｃ ｒｃ ａ ｅ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｔ ７ ５ ｒ ｍ ８ ． ３ Ｍｅ ｎ ｈ ｌ ． ｏ ｈ ａ ｉ ｏ ｏ ｖ ｎｉ ｎ ｌｓ ｎｅ ｃ — ａ ｅ ａ ｔｏ－ｐ ｅ ｈ ． ｈ ｗ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｈ ｓ ｂ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ８ ． ４ ｆ ２ ９ ． ｓ ｏ ａｗｉ ｅ ｎ ｔｅ ｂ ｓ ｆｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｅ ｔｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ｐ ｒ—ｆｓ ｅ ｃ ｓ ｏ
第２ ８卷 第 ３期
２１ ０ １年 ３月
计 算 机 应 用 与 软 件
Ｃｏ ｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｎ ｎ ｏ ｗａ ｅ ｍ ｕ ｅ ｐ ｉａｉ ｓａ ｄ Ｓ ｆ ｒ ｏ ｔ
Ｖｏ． ８ Ｎｏ ３ １２ ． Ｍ ａ ． ０１ ｒ２ ｌ
低 频 词 的 中 文 词 性 标 注 研 究
Ａ ｂ ｔａｃ ｓｒ ｔ Ｔｈ ｐｅ ｙ ｔｍ ａｉａｌ ｘ ｌ ｒｓ Ｃｈ ｎ ｓ ａ ｔｏ－ｐｅ ｃ ａ ｇｎ ｔ ｘｍｕｍ ｎ ｒｐｙ ｍｏ ｅ ． Ａｔｆｒｔ ｔ ｖ ｒｏ ｈ ｏ ｒ ｅ ｐａ ｒｓ ｓｅ ｔｃ ｉ ｙ ｈ ｅ ｔｏ ｄ １ ｓ ， ｏ ｏ ｅ ｃ ｍｅ ｔｅ ｐ ｏ ｉ
频 词 特 征 ， 验表 明 ， 频 词特 征 的添 加 能 大 幅度 地 提 高 低 频 词 在 测试 集 的标 注 准 确 率 ， 宾州 树 库 ２ ０上 的 实验 显 示 ， 准 确 率 从 实 低 在 ． 其 ８ ．３提 高到 了 ８ ．４ ２９ ７ ５ 。在 传 统 的基 于 句 子 的 词 性标 注 基 础 上 ， 出 了基 于 篇 章 的 词 性标 注 ， 得 了不错 的结 果 。最 后 ， 析 了词 性 提 取 分
Ｒ Ｅ Ｃ ｏ Ｉ Ｆ ＱＵ ＮＴ ＷＯＲ ＨＩ Ｓ ＡＲ － ・Ｐ ＥＣ ＡＧＧＩ ＥＳ ＡＲ Ｈ Ｎ Ｎ Ｒ Ｅ Ｅ ＤＳ Ｃ ＮＥ Ｅ Ｐ Ｔ ＯＦ Ｓ Ｅ Ｈ Ｔ ＮＧ
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（ｃｏｌｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ， ｏｃｏ ｎｖｒＯ， ｕｈｕ２ ５ ０ Ｊａｇｕ ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａ ｄＴｃｎｌ ） Ｓ ｏｈｕ Ｕ ｉ ｓ Ｓ ｚｏ １ ０６，ｉｎｓ ，Ｃ ｉａ ｒ ｅ ｏ ｅｉ
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标注结果对句法分析性能的影响 ， 宾州树库 ２ ０上 的实验显示， 在 ． 低频词特征和基于篇章 的策略使得整个的词性标注准确率和句法 分 析 Ｆ 值 分 别 提 高 了 ０６ １ ．０和 ０ ９ ， 明 了词 性标 注 中低 频 词 处 理 的 重 要 性 ，７ 说
关键 词 最 大 熵模 型 低 频 词 篇 章 词 性标 注 句 法 分 析