基于统计的汉语词性标注方法的分析与改进.(中国科学院软件研究所北京100080)il:yfsun@sonata.iscaac摘要从词性概率矩阵与词汇概率矩阵的结构和数值变化等方面,对目前常用的基于统计的汉语词性标注方法中训练语料规模与标注正确率之间所存在的非线性...
山西大学硕士学位论文中文文本分词及词性标注自动校对方法研究姓名：钱揖丽申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：郑家恒20030601语料库建设是中文信息处理研究的基础性工程。汉语语料的基本过程，包括自动分词和...
汉语字词典字条义项的词性标注问题.doc15页.汉语字词典字条义项的词性标注问题.doc.15页.内容提供方：153****9595.大小：68.5KB.字数：约8.11千字.发布时间：2017-04-18.
1概述词性标注在自然语言处理中也属于基础性的模块，为句法分析、信息抽取等工作打下基础。和分词一样，中文词性标注也存在着很多难点，比如一词多词性，未登录词处理等诸多问题。通过基于字符串匹配的字典查询算法和基于统计的词性标注算法，可以很好的解决这些问题。
中文词性标注的难点汉语是一种缺乏词形态变化的语言，词的类别不能像印欧语那样，直接从词的形态变化上来判别。常用词兼类现象严重。《现代汉语八百词》收取的常用词中，兼类词所占的比例高达22.5%，而且发现越是常用的词，不同的...
利用我们集成的目前世界上规模最大的人工分词和词性标注中文语料库（约含5800万字）训练而成，模型标注能力强大。准确率高。该工具包在标准数据集ChineseTreebank（CTB5）上分词的F1值可达97.3％，词性标注的F1值可达到92.9％，与该数据集上最好
StanfordCoreNLP的分词和命名实体识别工具是基于条件随机场模型实现的，而词性标注则是基于双向依存网络模型。官网介绍地址：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html；论文地址：https://nlp.stanford.edu/pubs/StanfordCoreNlp2014.pdf；
HanLP词性标注集HanLP使用的HMM词性标注模型训练自2014年人民日报切分语料，随后增加了少量98年人民日报中独有的词语。所以，HanLP词性标注集兼容《ICTPOS3.0汉语词性标记集》，并且兼容《现代汉语语料库规范——词语切分与词性标注》。
清华大学现代汉语语料库规范——词语切分与词性标注，这个作为分词和词性标记的依据标准。授权方式：licensedundertheGNUGeneralPublicLicense支持：Python包、C#和.NET扩展包。Python包被集成到了NLTK中。持续更新，当前更新到3.8.0
词性标记集主要以北大《人民日报》语料库的词性标记集为蓝本，并参考了北大《汉语语法信息词典》中给出的汉语词的语法信息。本标记集在制定过程中主要考虑了以下几方面的因素：1.有助于提高汉语词法分析器的切分和标注正确率；2.