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[匿名]51cto游客：
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一下工具具有C/C++版本
中文词性标注工具：比较好的有
中科院：ictclas
具体使用方面看他里面的例子及文档很详细。突出功能是分成功能，还有命名实体识别功能。
哈工大信息检索实验室：LTP 语言技术平台
在分词词性标注命名实体语义消歧方面效果都不错。具体使用见他们的文档说明，很详细。
针对英文文章方面：
工具：BrillWin
该工具可以用来对英文语料进行词性标注，不过标注后的语料好像标点符号和NNP及NN有点问题，可以手工修改，问题不大。
使用方法说明：
语料格式：一篇文章。
可以正常的对英语进行词性标注，执行的时候主要点击批处理文件即可。该批处理文件所在的路径里不能有中文的。命令：tagger lexicon.brown &要处理的文件名,可以是相对路径，比如 ../data/file.txt& bigrams lexicalrulefile.brown contextualrulefile.brown & &结果文件&
注意以上的各个参数的顺序不能调换。
工具：geniatagger
&该工具除了词性标注和获取因为词的原型外，好像还可以进行命名实体识别，具体没试过，不过既然可以词性标注，那么提取命名实体，其实也不难了。而且这个针对于生物语料效果不错。同时其原型提取效果也不错。
使用方法：
在geniatagger所在的文件夹下，直接命令行执行：& .\geniatagger.exe &输入文件路径& 输出文件路径
注意：一定要有& &尖括号。语料格式：Prepare a text file containing one sentence per line本文出自 “” 博客，请务必保留此出处
了这篇文章
类别：┆阅读(0)┆评论(0)中文词性标注的研究与实现--《南京师范大学》2007年硕士论文
中文词性标注的研究与实现
【摘要】：
随着信息检索和自然语言处理的发展，在信息检索中引入自然语言处理技术是信息检索发展的重要趋势之一，而词性标注作为自然语言处理领域的基础，可以提高信息检索的效果和效率，因此在信息检索领域有着非常重要的作用。因此，本文围绕词性标注对其中的关键问题进行了系统研究，并着重实现一个词性标注系统。
本文首先对词性标注的基础技术——中文分词作了系统的研究。中文分词模块采用了逆向最大匹配作为基本分词方法，结合规则和统计的方法解决分词歧义问题，并对中文姓名和高频未登录词分别采用相应策略进行识别，所设计和实现的中文分词系统具有较高的分词准确率和较快的分词速度，可以为词性标注提供良好的基础。
本文主要对基于统计的词性标注技术进行了研究，所实现词性标注系统主要通过隐马尔可夫模型对训练语料库进行数据统计，获取所需词性和词汇概率信息，并采用Viterbi算法进行标注。针对训练语料库规模较小导致的数据稀疏的问题，运用了简单而高效的Katz算法进行数据平滑处理，有效地避免了因数据稀疏导致词性标注准确率下降的问题。同时，针对Web文档中未登录词较多的特点，增加了对未登录词的词性进行猜测的范闱，提高了对未登录词词性识别的力度。实验证明，本文所设计和实现的中文词性标注系统能达到较高的正确率和消歧率，满足基础教育搜索引擎系统上层模块的需求。
最后，本文对所设计与实现的词性标注系统的模块结构、逻辑单元设计等方面进行了详细阐述，并对系统总体性能进行测试。
【关键词】：
【学位授予单位】：南京师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：TP391.1【目录】：
Abstract6-7
第1章 前言7-13
1.1 研究背景7-8
1.2 研究动态8-9
1.3 主要研究内容9-11
1.3.1 制定适合基础教育搜索引擎的词性标注集9-10
1.3.2 兼类词的词性歧义排除10
1.3.3 数据稀疏问题解决10
1.3.4 未登录词的词性处理方法10-11
1.4 本文的主要研究成果11
1.5 本文的组织结构11-13
第2章 中文分词技术13-21
2.1 基本分词方法13-14
2.2 分词歧义处理14-17
2.2.1 分词歧义的类型14-15
2.2.2 基于统计的分词歧义解决方法15-17
2.2.3 交集型歧义排除测试结果17
2.3 未登录词的识别17-19
2.3.1 中文姓名识别策略18
2.3.2 高频未登录词识别策略18-19
2.4 中文分词系统总体性能测试19-21
2.4.1 测试指标19
2.4.2 测试数据19-21
第3章 基于统计的词性标注技术研究21-37
3.1 词的分类与词的兼类问题21-24
3.1.1 词的分类21
3.1.2 词性标注集21-23
3.1.3 汉语词的兼类问题23-24
3.2 统计语言模型24-28
3.2.1 N元语法模型24-26
3.2.2 马尔可夫模型26
3.2.2 隐马尔可夫模型概述26-27
3.2.3 隐马尔可夫模型在词性标注中的应用27-28
3.3 语料库数据统计28-30
3.4 基于HMM的词性标注基本算法30-31
3.4.1 Viterbi算法原理30
3.4.2 Viterbi算法实现细节30-31
3.5 数据稀疏问题的解决31-34
3.5.1 数据稀疏问题31-32
3.5.2 参数平滑算法32-34
3.5.3 数据平滑算法在词性标注中的应用34
3.6 未登录词的词性标注34-37
3.6.1 未登录词的词性标注策略35-36
3.6.2 实验结果及分析36-37
第4章 词性标注系统的设计与实现37-46
4.1 系统功能与整体架构37-38
4.1.1 系统功能描述37
4.1.2 系统整体架构与处理流程37-38
4.2 系统逻辑单元设计38-42
4.2.1 系统各模块及其功能38-39
4.2.1 系统逻辑单元设计39-42
4.3 词典、统计数据和词性标注集42-43
4.3.1 兼类词典和非兼类词典42
4.3.2 所需统计数据42
4.3.3 词性标注集42-43
4.4 系统实现43-44
4.4.1 系统的开发实现43
4.4.2 软件设计43-44
4.5 总体性能测试结果及分析44-46
4.5.1 词性标注性能影响因素44
4.5.2 测试结果44-45
4.5.3 测试数据分析45-46
第5章 结语46-48
5.1 本文总结46
5.2 下一步工作46-48
参考文献48-50
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京公网安备75号汉语词性标注的特征工程--《山东大学学报(工学版)》2011年06期
汉语词性标注的特征工程
【摘要】：上下文特征对汉语词性标注性能有重要影响。为了提高标注性能,采用最大熵模型探讨了汉语词性标注的特征工程,对其中的两个关键问题:特征窗口大小和特征模板集的设定,本文作者进行了深入研究。在Bake-off2007的PKU、NCC、CTB 3种语料上进行了封闭测试,通过对"5词语"和"3词语"不同大小的特征窗口,以及单词语、双词语和两者混合的不同特征模板集进行汉语词性标注的训练过程和标注精度的对比实验,实验结果表明:3词特征窗口训练情况和标注性能均优于5词窗口;单词语特征模板集比双词语特征模板集标注性能高出10%。这说明汉语词性标注中特征窗口开设的大小以3词窗口为宜,单词语特征模板集标注性能更好。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.1【正文快照】：
0引言词性兼类是自然语言中常见的现象,为句子中每一个词赋予正确的词类标记,称为词性标注,它是词法分析的一个重要部分。词性标注不仅是句法分析、语义分析、篇章理解等深层自然语言处理的基础,也是机器翻译、问答系统、信息检索和信息抽取等应用的关键环节[1-3]。在中文信
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