基于隐马尔科夫模型的词性标注
如何使用隐马尔科夫模型进行序列标注(Ⅰ)
隐马尔科夫模型(HMM)是一种用于序列标注的概率图模型，它可以用于词性标注、命名实体识别、语音识别等自然语言处理任务。
在本文中，我将探讨如何使用HMM进行序列标注，并介绍一些常见的应用场景和算法。
1. HMM基础隐马尔科夫模型由三个部分组成：状态空间、观测空间和转移概率矩阵。
状态空间表示系统可能处于的一组状态，观测空间表示系统可能观测到的一组观测值，转移概率矩阵表示系统从一个状态转移到另一个状态的概率。
在HMM中，系统的状态是不可见的，只能通过观测值来推断。
因此，HMM是一种生成模型，它可以用来建模观测序列和状态序列之间的关系。
2. 序列标注在自然语言处理中，序列标注是一种常见的任务，它涉及将输入序列（如文本或语音）与输出序列（如词性标注或命名实体识别）进行对齐。
HMM可以用于序列标注，因为它能够捕捉观测序列和状态序列之间的统计依赖关系。
在序列标注任务中，我们通常希望找到给定输入序列条件下最可能的输出序列，这可以通过HMM的前向算法和维特比算法来实现。
3. 前向算法前向算法是用来计算给定模型和观测序列的概率的一种动态规划算法。
在HMM中，前向算法可以用来计算给定观测序列条件下的状态序列的概率。
具体来说，前向算法通过递推地计算前一个时刻的状态概率和转移概率，来得到当前时刻的状态概率。
这样，我们就可以得到给定观测序列条件下的最可能的状态序列。
4. 维特比算法维特比算法是用来找到给定观测序列条件下最可能的状态序列的一种动态规划算法。
在HMM中，维特比算法可以用来解码，即找到最可能的隐藏状态序列。
具体来说，维特比算法通过递推地计算前一个时刻的最大路径概率和转移概率，来得到当前时刻的最大路径概率和对应的最可能状态。
这样，我们就可以找到给定观测序列条件下最可能的状态序列。
5. 应用场景HMM可以用于多种自然语言处理任务，如词性标注、命名实体识别和语音识别。
在词性标注任务中，HMM可以用来根据单词的上下文推断单词的词性。
基于改进的隐马尔科夫模型的汉语词性标注
课程设计报告课程名称：计算机软件技术基础系部：专业班级：学生姓名：指导教师：完成时间：报告成绩：评阅意见：评阅教师日期基于隐马尔科夫模型的汉语标注目录中文摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章引言 (1)1.1背景和意义 (1)1.2词性标注定义及其困难 (1)1.2.1词性的定义 (1)1.2.2词性标注的难点 (2)第二章基础理论介绍 (3)2.1隐马尔科夫模型(H1DDENMARKOVMODEL，HM) (3)2.2HMM用于词性标注 (4)第三章改进HMM标注模型与参数估计 (5)3.2参数估计 (6)3.2.1训练语料库 (6)3.2.2当用数据库 (6)第四章改进VITERBI算法标注 (7)4.1标注过程 (7)4. 2改进后的VITERBI算法的具体描述 (8)4.3标注实例 (9)第五章实验结果与分析 (11)5.1评价标准 (11)5.2实验结果 (12)5.3错误分析 (13)参考文献 (14)实习心得 (15)中文摘要汉语词性标注是中文信息处理技术中的一项基础性课题。
一方面，它的研究成果可以直接融入到信息抽取、信息检索、机器翻译等诸多实际应用系统当中;另一方面，汉语自动词性标注也是汉语语块识别器、汉语句法分析器、汉语语义分析器必不可少的前端处理工具。
因此，研究和实现汉语词性标注器具有重要的理论意义和实用价值。
词性标注的方法主要有基于规则和基于统计的两大类。
由于基于统计的方法具有不需要人工总结语言学规则、正确识别率高等优点，已逐渐成为研究的热点。
在基于统计的方法中，隐马尔科夫模型是最主要的算法模型之一。
在本文中，我们以汉语的词性自动标注为研究对象，提出了一种基于改进的隐马尔科夫模型汉语词性标注方法。
该方法在原有隐马尔科夫模型的基础上，加入了更多的上下文信息，用于汉语词性的自动标注问题，取得了较好的效果。
主要的研究内容有以下几方面: 1.虽然隐马尔科夫模型有很好的标注效果，但是它在对当前词词语出现概率的估计只与其词性有关。
词性标注隐马尔可夫模型二阶隐马尔可夫模型Viterbi算法论文
基于HMM的汉语词性标注及其改进【摘要】词性标注是自然语言处理中一个具有重要意义的研究方向,涉及的应用领域非常广泛,在信息处理范畴内起着重要的基础性作用,词性标注的效果直接影响着基于标注结果的各种信息处理的准确度,诸如语法分析、语音识别、文本分类、文本语音转换、信息检索、机器翻译等。
词性标注的实现过程中存在着一些难度,如兼类词歧义处理、未登录词处理,以及专有名词的处理等。
由于汉语本身的特点以及汉语言学研究现状的限制,汉语词性标注就更加困难和复杂。
词性标注的方法有很多,大体上可以归为两类,基于规则的方法和统计的方法,而基于隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注正是统计方法的典型例子。
虽然HMM在词性标注中的应用已经非常成熟,但如何提高兼类词、未登录词的标注准确率依旧是基于HMM的词性标注研究的重点。
本文在标记好的汉语语料库《人民日报(1998年1月)》的基础上,建立二阶隐马尔可夫模型(HMM2),改进针对未登录词的标注,对模型进行训练、测试、评估,从而实现了汉语词性标注。
具体如下：(1)由于语料库的选取在词性标注效果中起着重要的影响作用,在测试前对语料库进行了预处理,去除了二级标注和专有名词标记符号(保留专有名词及其词性标注),来... 更多还原【Abstract】 Part-of-Speech (POS) tagging is one of theresearch points on Natural Language Processing which has important significance. It involves a wide range ofapplications, and it plays an important foundation role in the context of Information Processing. The quality of POS tagging has a direct impact on the accuracy of all Information Processing which based on the results of POS tagging, such as Syntax Analysis, Speech Recognition, Text Classification, Text to Speech, Information Retrieval, machine t... 更多还原【关键词】词性标注；隐马尔可夫模型；二阶隐马尔可夫模型；Viterbi算法；【Key words】speech tagging；hidden Markov model；second-order hidden Markov model；Viterbi algorithm；【索购论文全文】138113721 139938848 即付即发目录摘要3-5ABSTRACT 5-7第一章绪论11-171.1 引言11-121.2 课题研究背景和意义12-131.2.1 研究背景12-131.2.2 研究目的与意义131.3 词性标注的发展史13-141.4 本文的主要工作以及本文的结构安排14-161.5 本章小结16-17第二章隐马尔可夫模型及其相关算法17-272.1 隐马尔可夫模型17-212.1.1 隐马尔可夫模型的概念17-192.1.2 隐马尔可夫模型的应用19-212.2 Viterbi算法21-222.3 前向算法22-242.4 前向-后向算法24-252.5 本章小结25-27第三章词性标注及其相关研究27-433.1 词性标注27-293.1.1 词性标注的难题27-283.1.2 词性标注的方法28-293.2 N-gram模型29-343.2.1 N-gram模型的定义29-303.2.2 N-gram模型的训练与参数平滑30-343.3 词性标注应用分析34-393.3.1 噪声信道模型在词性标注中的应用34-353.3.2 转换学习方法在词性标注中的应用35-363.3.3 基于最大熵模型的词性标注应用36-373.3.4 基于条件随机场的词性标注应用37-393.4 HMM与词性标注39-403.4.1 HMM与词性标注的关系393.4.2 基于HMM的词性标注39-403.5 中、英文词性标注的异同40-413.6 本章小结41-43第四章模型及算法的改进43-494.1 二阶隐马尔可夫模型43-444.2 基于HMM2的模型改进44-464.2.1 状态转移概率的平滑处理44-454.2.2 观测概率的调整45-464.3 针对未登录词的标注46-474.3.1 方法改进46-474.3.2 具体实例分析474.4 改进的HMM2下的Viterbi算法47-484.5 本章小结48-49第五章基于HMM2的汉语词性标注的实现49-615.1 汉语语料库的选取49-515.1.1 实验语料库的预处理495.1.2 语料库的标注集49-505.1.3 训练文本与词性标注的关系50-515.2 隐马尔可夫模型的建立515.3 模型的训练与测试51-525.4 模型的评估52-535.5 实验结果与分析53-595.5.1 开放测试下实验结果分析53-565.5.2 封闭测试下实验结果分析56-585.5.3 影响标注效果的因素总结58-595.6 本章小结59-61第六章结论61-63参考文献。
基于隐马尔可夫模型_HMM_的词性标注的应用研究
二元
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三元
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可 以 看 出 ，在 现 有 的 语 料 数 量 基 础 上 ，二 元 文 法 模 型 词 性 标注的准确率要好于三元文法模型，并且随着语料数量的增 加 ，二 者 的 准 确 率 都 在 提 高 ，但 三 元 文 法 模 型 词 性 标 注 的 准 确 率的上升速度大于二元文法模型。
为 %B$CC4C），但是这样处理以后，在将若干个概率值 进 行 乘 法
运 算 时 ，可 能 导 致 乘 积 结 果 出 现 上 溢 出 ，直 接 后 果 是 计 算 机 运
算的结果可能非常大，且无法表示，只能用 " 表示，造成精度丢
失的情况。例如有一句话 D 6.,@ @1 =1 E18+。其中 D 的词性为
首先选取一定的语料分别采用二元文法模型和三元文法模型可以看出封闭式测试的准确率高于开放式测试的准确率计算机工程与应用测试集编号测试集单词个数单词词性标注错误个数准确率文法模型使用训练集标注准确率使用训练集标注准确率准确率之二元上述结论进行了封闭式测试和开放式测试
基于隐马尔可夫模型（!""）的词性 标注的应用研究
% 引言
语 言 中 某 些 词 在 词 典 中 兼 属 不 同 词 性 ，但 放 到 具 体 的 上 下 文 中 ，它 们 应 归 依 的 词 性 则 通 常 是 唯 一 确 定 的 ，由 机 器 对 文 本 中 的 这 些 词 赋 予 一 个 最 适 合 上 下 文 约 束 的 词 性 标 记 称 为 “词 性 标 注 ”。 词 性 标 注 技 术 在 自 然 语 言 处 理 、机 器 翻 译 、文 本 自 动 检 索 与 分 类 、文 字 识 别 、语 音 识 别 等 现 实 应 用 中 占 有 重 要 位 置 。
用隐马尔可夫模型实现词性标注共34页
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
用隐用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
自然语言处理中常见的词性标注模型(五)
自然语言处理中常见的词性标注模型自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。
其中，词性标注是NLP中的一个重要任务，它的目标是确定每个词在句子中所属的词性，如名词、动词、形容词等。
在本文中，我们将介绍自然语言处理中常见的词性标注模型。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数的马尔可夫过程。
在词性标注任务中，HMM假设每个词性标记是一个隐藏的马尔可夫链上的状态，而每个词则是由这些隐藏状态生成的观测值。
通过观测到的词语序列，HMM可以通过后向前向算法来估计最可能的词性标注序列。
条件随机场（Conditional Random Field，CRF）条件随机场是一种统计建模方法，用于标注和分割序列数据。
在词性标注任务中，CRF可以利用词语之间的相互作用来进行标注，例如一个名词往往会跟着一个动词。
相比于HMM，CRF能够更好地捕捉上下文信息，从而提高标注的准确性。
深度学习模型近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的词性标注模型也逐渐成为主流。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）被广泛应用于词性标注任务。
这些模型能够通过学习大规模语料库中的上下文信息，从而实现更准确的词性标注。
注意力机制除了传统的词性标注模型外，注意力机制也被引入到词性标注任务中。
通过注意力机制，模型可以根据上下文中不同词语的重要性来进行词性标注，从而更好地捕捉句子中的语义和语法信息。
结语在自然语言处理中，词性标注是一个重要的基础任务，对于诸如机器翻译、语义分析等高级应用有着重要的作用。
在不同的应用场景下，可以选择不同的词性标注模型来实现更准确和有效的处理。
基于完全二阶隐马尔可夫模型的汉语词性标注
∏ P(C | C C ...C
i 1 2 i =2
M
i −1
) P( Si | C1C 2...Ci, S 1S 2...Si − 1)
（3）
1 词性标注 n-元标准统计模型
为了减少参数空间的规模，提出两个假设： （ 1 ）设 Si 的出现只与其自身的词性 Ci 相关， 而与前 i-1 个词无关； （2） 假设 Ci 的出现只与单词 Si 前面的 n-1 个词的词性相关。 这样的模型称为 n-元模型。如果 n 等于 2 的话，就是二 元语法模型。式（3）就简化为
(m)
即为所求，算法停止；否则，重复第（5）步到第（7）步。最
= λ ⋅ P (t | t , t ) + (1 − λ ) ⋅ P(t | t ) k j i k j
（5）
其中 λ 表示插值系数；Nj 表示训练语料库中出现词性标记 tj 的次数；Nij 表示训练语料库中词性序列 titj 同现的次数； Njk 表示训练语料库中词性序列 tjtk 同现的次数；Nijk 表示训 练语料库中词性序列 titjtk 同现的次数。 2.2.2 词汇概率的平滑 对于词汇概率 ˆ ＝bijk=P(Wm=wk| Cm =tj, Cm-1 =ti) p
= λ ⋅ P (w k | t j , t i ) + (1 − λ ) ⋅ P(w k | t j )
（6）
5 6
其中 Nj、Nij、λ 同上，且都不为零；NjWk 表示训练预料中当 前词词性为 tj，输出单词为 Wk 的次数；NijWk 表示训练预料 中当前词词性为 tj 并且当前词前一词的词性为 ti 的时候，输 出单词为 Wk 的次数。
词性标注是自然语言处理的难点之一，在许多应用领 域，如语音合成、语音识别、OCR、语料库加工、机器翻译、 信息检索等方面都要面临词性标注的问题。近年来，人们对 词性标注进行了大量的研究，并提出了很多有效的方法，如 针 对 未 知 词 的 改 进 [1] 、 线 性 分 离 网 络 (network of linear 非监督方法获取参数的 HMM(Hidden separators)标注模型[2]、 [3] Markov Model) 、HMM 和对数线性模型相结合[4]等。其中， 基于统计的汉语词性标注方法逐渐流行并得到应用，国内如 清华大学人工智能国家实验室、北京大学计算语言学研究所 对此都做了深入的研究[5,6]。 设 W 是词汇集，T 是词性标记集，给定的词串 S=S1S2…Si….Sm(Si ∈ W) ， 找 到 一 个 最 合 适 的 标 记 序 列 Cs=C1C2…Ci…Cm(Ci∈T)。记 P(Cs|S)为在给定输入词串 S 的 条件下所产生的输出标记串 Cs 的后验概率。据贝叶斯公式
基于改进的隐马尔科夫模型的汉语词性标注
基于改进的隐马尔科夫模型的汉语词性标注
隐马尔科夫模型被广泛应用于自然语言处理领域，其中之一就是汉语
词性标注。
改进的隐马尔科夫模型构建了一个基于词标注概率的模型集，可以有效地实现汉语词性标注功能。
1、模型构建：模型采用隐马尔可夫模型作为基础，采用复杂的无向图
模型来描述词和词性之间的联系。
在改进的隐马尔科夫模型中增加了
两个概念，分别是前一个词的词性概率（PPP）和当这个词出现在词序
列中时，以它为中心的环境概率（EPS）。
它考虑到了句子的上下文信息，即基于条件概率的序列学习（CPSL），用于驱动模型，遍历句子
所有词汇，以求出汉语词性标注最佳路径。
2、策略优化：在计算机领域，采用并行并发处理和算法优化可以有效
提高汉语词性标注的性能，减少计算时间和提高精度。
基于模型集，
可以利用编译程序，通过对文档的模式抽取识别，实现快速比较，将
时间变化趋势来提高汉语词性标注的效率。
3、模型验证：改进的隐马尔科夫模型可以将复杂的句子分解为词以及
其随时间变化的可观察状态，根据条件概率可以利用随机方法对模型
集中每个词汇均进行标记，并将标注后的序列与正确的答案进行比较，以判定模型准确率。
总之，改进的隐马尔科夫模型不仅简化了词性标注的算法处理过程，而且口语表达更自然，更有利于语义分析解释，在汉语词性标注任务中发挥了很大的作用。
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常用 的词 性标 注模 型有 Ｎ 元模 型 、 马尔 科 夫模 隐 型（ ＨＭＭ） 最 大熵模 型 、 策树 模 型 等 ， 中 ， 、 决 其 隐
马尔科 夫模 型 是应用 比较广 泛且效 果较 好 的模 型 之一 。本 文主要 介 绍基 于 隐马 尔科 夫 模 型 （ ｄ Ｈｉ— ｄ ｎＭａｋ ｖＭｏ ｅ，ＨＭＭ ） ｅ ｒｏ ｄｌ 的汉 语 词 性 标 注 方
要 解 决 的 问题 ， 后 论 述 了 ＨＭ Ｍ 模 型 参 数 估 计 的 方 法 ， 对 运 用 Ｖ ｔｒｉ 法 进 行词 性 标 注 的 基 本 原 理 进 行 了深 入 的 然 并 ｉ ｂ算 ｅ
研究。
［ 键 词 ］ 马 尔 科 夫 模 型 ； 性 标 注 ； ｔｒｉ 法 关 隐 词 Ｖｉ ｂ 算 ｅ ［ 中图 分 类 号 ＂ Ｐ ９ ． ］ ３ １１ Ｔ ［ 献标 识 码 ］ 文 Ａ ［ 章 编 号 ］ ６ １ ３０ ２ １ ）５ ０ ０ — ０ 文 １７ —５ ３ （０ ０ ０ — ０ ９ ４
０ 引 言
在 中文信 息处理 研究 领 域 ， 词性 标 注 （ ａｔ Ｐ ｒ—
ｏ— Ｓ ｅｃ ａ ｇ ｇ或 Ｐ Ｓ ｔｇ ｉｇ 是 一 项 基 础 ｆ ｐ ｅｈｔｇ ｉ ｎ Ｏ ａ ｇｎ ）
础性 课题 ， 在语 音识 别 、 信息检 索等 自然语 言处理 的许 多领 域都 发挥 着重要 的作用 。 目前词性 标注 的方 法 主要有 基 于规 则 的和 基 于统 计 的方 法［ 。 ３ ］
概率 。
１ １ 隐 马 尔 科 夫 模 型 的 形 式 描 述 ．
一
个 隐马尔 科夫 模 型 描述 一 组 有 限 的状 态 ，
其 中的某一 个状 态可 以以一定 的概率 转移 到另外 的状 态 （ 终止 状态 除外 ） 同时在 转移 时产生输 出 ， ， 输 出按 一定 的 概 率产 生 ， 且输 出数 目有 限 。隐 并 马 尔科夫 模型 的形式 化描述 ： 一｛ Ｋ， ， Ｂ ， Ｓ， １ Ａ， ｝ ２
的 主 要 困 难 之 一 。词 性 标 注 是 自然 语 言 处 理 的 基
［ 稿 日期 ３ ｏ Ｏ ６ ６ 收 ２ ｌ 一０ —２ ［ 者简 介］ 红 丹 ， 师 ， 作 赵 讲 主要 从 事 中文 信 息 处 理 。
尔 科夫链 中的观 察值和 状态一 一对应 。因此不能
直 接看 到状 态 ， 而是 通 过 一个 随 机过 程 去 感 知状 态 的存 在及其 特 性 ， 而称 之 为“ ” 因 隐 马尔 科 夫模
其 中 （ ） 型 中 的 状 态 数 目为 Ｎ， 态 集 合 记 为 Ｓ １模 状
＝ ＝＝
（ ） 定 一 个 观 察 序 列 Ｏ 一 （ Ｏ … … Ｏ 和 ２给 ） ：
模 型 一 ｛ Ａ， ， ｎ， Ｂ） 如何 快速 地选 择 在 一定 意义 下“ 优” 最 的状 态 序列 Ｑ— ｑｑ …… ｑ 使 得该 状 。 ， 态 序列“ 最好地 解释 ” 观察 序列 。
一
的 ， 性兼类是 指 自然 语 言 中一 个 词语 有 很 多种 词 词性 的现 象 ， 种 现 象 在 自然 语 言 中普 遍 存 在 。 这 例如下 面的句 子 ： ｓ 一“ 。 我们 出版社有 五个 编辑 。 ” ｓ 一“ 。 把这篇 文章编 辑一 下 。 ” 在 句子 Ｓ 中 ，编 辑 ” 一 个名 词 ， 句子 ｓ “ 是 而 。
。
／ 点” 标 。 词 性标注 的难点 主要 是 由词性兼 类 所 引起
１ 隐 马 尔 科 夫 模 型
隐马尔科 夫 模型［ 是在 马尔科夫链 的基础 之 ４ 上发 展起来 的 。 由于 实际 问题 比马尔科 夫模 型所 描述 的更 为复 杂 ， 观察 到 的 事件 并 不 是 与状 态 一
程 描述 状 态 和 观 察 值 之 间 的 统 计 对 应 关 系 。这 样 ， 在 观察 者 的 角度 ， 站 只能 看到 观察 值 ， 像 马 不
义现象 比较容 易排 除 ， 是 对 于 机器 来 说 则 不容 但
易 区分 。对于 这些 兼 类 现 象 ， 统 的概 率 方 法很 传
难奏效 ， 如何解 决 这个 问题 是 目前词 性 标 注 面临
１ ０
型 。
安 阳师 范 学 院 学 报
２１ ０ ０在
（ ） 定 一 个 观 察 序列 Ｏ—Ｏ Ｏ ……Ｏ １给 ： 和 模 型 一 ｛ Ａ， ） 如 何高效 率 地计算概 率 Ｐ Ｏ｝ Ⅱ， Ｂ ， （
） 也 就 是 在 给 定 模 型 的 情 况 下 观 察 序 列 Ｏ 的 ，
安 阳师 范学 院学 报
９
基 于 隐 马 尔 科 夫模 型 的 词性 标 注
赵 红 丹 ， 希 杰 王
（ 阳师 范 学 院 计 算 机 与 信 息 工 程 学 院 ， 南 安 阳 ４ ５ ０ ） 安 河 ５ ００
［ 摘
要 ］ 性 标 注 是 中 文 信 息 处 理 领 域 中的 一 个 重 要 研究 课题 。本 文 首 先 介 绍 了隐 马 尔科 夫模 型的 表示 形 式 和 需 词
中 “ 辑 ” 一 个 动 词 。 对 于 人 来 说 ， 种 词 性 歧 编 是 这
对应 ， 而是 通过 一组 概率分 布相联 系 ， 样 的模 这
型 就称 为 隐马 尔科 夫模 型 （ ＨＭＭ） 。ＨＭＭ 是一
个 双重 随机过 程 ， 中之一是 马尔科 夫链 ， 其 这是基
本 随 机 过 程 ， 描 述 状 态 的 转 移 。 另 一 个 随 机 过 它
法。
性课题 。其作 用是通 过适 当的方法 对于 句子 中 的每个 词都指 派一 个 合适 的 词性 ， 就 是 要 确定 也 每个 词是 名 词 、 词 、 容 词或 其 他 词性 的过程 ， 动 形
又称词 类 标 注 或 者 简 称 标 注 。 比如 给定 一 个 句 子 ：我 吃 了一 个苹果 ” “ 。对 其标 注结 果为 ：我／ “ 代 词 吃／ 动词 了／ 助词 一／ 词 个 ／ 词 苹果 ／ 数 量 名词