自然语言处理系列二十四》词性标注》词性标注原理》感知器词性标注

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自然语言处理系列二十四

词性标注

词性标注（Part-Of-Speech tagging, POS tagging）也被称为语法标注（grammatical tagging）或词类消疑（word-category disambiguation），是语料库语言学（corpus linguistics）中将语料库内单词的词性按其含义和上下文内容进行标记的文本数据处理技术。
词性标注可以由人工或特定算法完成，使用机器学习（machine learning）方法实现词性标注是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的研究内容。常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、条件随机场（Conditional random fields, CRFs）等。词性标注主要被应用于文本挖掘（text mining）和NLP领域，是各类基于文本的机器学习任务，例如语义分析（semantic analysis）和指代消解（coreference resolution）的预处理步骤。下面我们分别从原理和实战工具给大家详细讲解。

感知器词性标注

前面讲的感知器分词的时候我们讲到感知器的原理，这里不再重复。按照中文分词时的经验，感知机能够利用丰富的上下文特征，是优于隐马尔可夫模型的选择，对于词性标注也是如此。

感知机模型词性标注代码如下所示：

from  pyhanlp import *
import zipfile
import os
from pyhanlp.static import download, remove_file, HANLP_DATA_PATH
def test_data_path():
    """
    获取测试数据路径，位于$root/data/test，根目录由配置文件指定。
    :return:
    """
    data_path = os.path.join(HANLP_DATA_PATH, 'test')
    if not os.path.isdir(data_path):
        os.mkdir(data_path)
    return data_path
## 验证是否存在 MSR语料库，如果没有自动下载
def ensure_data(data_name, data_url):
    root_path = test_data_path()
    dest_path = os.path.join(root_path, data_name)
    if os.path.exists(dest_path):
        return dest_path
    
    if data_url.endswith('.zip'):
        dest_path += '.zip'
    download(data_url, dest_path)
    if data_url.endswith('.zip'):
        with zipfile.ZipFile(dest_path, "r") as archive:
            archive.extractall(root_path)
        remove_file(dest_path)
        dest_path = dest_path[:-len('.zip')]
    return dest_path
## 指定 PKU 语料库
PKU98 = ensure_data("pku98", "http://file.hankcs.com/corpus/pku98.zip")
PKU199801 = os.path.join(PKU98, '199801.txt')
PKU199801_TRAIN = os.path.join(PKU98, '199801-train.txt')
PKU199801_TEST = os.path.join(PKU98, '199801-test.txt')
POS_MODEL = os.path.join(PKU98, 'pos.bin')
NER_MODEL = os.path.join(PKU98, 'ner.bin')
## ===============================================
## 以下开始 感知机 词性标注
AbstractLexicalAnalyzer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.lexical.AbstractLexicalAnalyzer')
PerceptronSegmenter = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronSegmenter')
POSTrainer = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.POSTrainer')
PerceptronPOSTagger = JClass('com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronPOSTagger')

def train_perceptron_pos(corpus):
    trainer = POSTrainer()
    trainer.train(corpus, POS_MODEL)  # 训练感知机模型
    tagger = PerceptronPOSTagger(POS_MODEL)  # 加载
    analyzer = AbstractLexicalAnalyzer(PerceptronSegmenter(), tagger)  # 构造词法分析器，与感知机分词器结合，能同时进行分词和词性标注。
    print(analyzer.analyze("李狗蛋的希望是希望上学"))  # 分词+词性标注
    print(analyzer.analyze("李狗蛋的希望是希望上学").translateLabels())  # 对词性进行翻译
    return tagger

if __name__ == '__main__':
    train_perceptron_pos(PKU199801_TRAIN)

运行会有些慢，结果如下:
李狗蛋/nr 的/u 希望/n 是/v 希望/v 上学/v
李狗蛋/人名 的/助词 希望/名词 是/动词 希望/动词 上学/动词
这次的运行结果完全正确，感知机成功的识别出 OOV “李狗蛋”的词性。

总结

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