中文文本自动分词与标注汉语词义自动标注技术
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。
中文nlp模型
中文nlp模型
中文NLP模型是指专门用于处理中文自然语言的各类任务的模型。
中文NLP模型主要有以下几种：
1. 分词模型：用于将中文句子进行分词，将句子拆分成独立的词语单位。
2. 词性标注模型：用于为中文句子中的每个词语标注其词性，如动词、名词、形容词等。
3. 命名实体识别模型：用于识别中文句子中的命名实体，如人名、地名、机构名等。
4. 语义角色标注模型：用于对中文句子中的动词进行语义角色标注，将动词与其所表示的语义角色进行对应。
5. 情感分析模型：用于分析中文句子中的情感倾向，判断句子是否表达了积极、消极或中性的情感。
6. 机器翻译模型：用于将中文句子翻译为其他语言的句子，或将其他语言的句子翻译成中文。
7. 文本生成模型：用于生成中文文本，如填充式文本生成、生成式对话系统等。
以上只是中文NLP模型的一部分，随着研究的深入和技术的进步，还会出现更多新的模型和任务。
中文分词与词性标注技术研究与应用
中文分词与词性标注技术研究与应用中文分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术方法，它们对于理解和处理中文文本具有重要的作用。
本文将对中文分词和词性标注的技术原理、研究进展以及在实际应用中的应用场景进行综述。
一、中文分词技术研究与应用中文分词是将连续的中文文本切割成具有一定语义的词语序列的过程。
中文具有词汇没有明确的边界，因此分词是中文自然语言处理的基础工作。
中文分词技术主要有基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的中文分词方法是根据语法规则和语言学知识设计规则，进行分词操作。
例如，按照《现代汉语词典》等标准词典进行分词，但这种方法无法处理新词、歧义和未登录词的问题，因此应用受到一定的限制。
2.基于词典的方法基于词典的中文分词方法是利用已有的大规模词典进行切分，通过查找词典中的词语来确定分词的边界。
这种方法可以处理新词的问题，但对未登录词的处理能力有所限制。
3.基于机器学习的方法基于机器学习的中文分词方法是利用机器学习算法来自动学习分词模型，将分词任务转化为一个分类问题。
常用的机器学习算法有最大熵模型、条件随机场和神经网络等。
这种方法具有较好的泛化能力，能够处理未登录词和歧义问题。
中文分词技术在很多自然语言处理任务中都起到了重要的作用。
例如，在机器翻译中，分词可以提高对齐和翻译的质量；在文本挖掘中，分词可以提取关键词和构建文本特征；在信息检索中，分词可以改善检索效果。
二、词性标注技术研究与应用词性标注是给分好词的文本中的每个词语确定一个词性的过程。
中文的词性标注涉及到名词、动词、形容词、副词等多个词性类别。
词性标注的目标是为后续的自然语言处理任务提供更精确的上下文信息。
1.基于规则的方法基于规则的词性标注方法是根据语法规则和语境信息，确定每个词语的词性。
例如，根据词语周围的上下文信息和词语的词义来判断词性。
这种方法需要大量的人工制定规则，并且对于新词的处理能力较差。
基于深度学习方法的中文分词和词性标注研究
基于深度学习方法的中文分词和词性标注研究中文分词和词性标注是自然语言处理中的重要任务，其目的是将输入的连续文字序列切分成若干个有意义的词语，并为每个词语赋予其对应的语法属性。
本文将基于深度学习方法对中文分词和词性标注进行研究。
一、深度学习方法介绍深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在自然语言处理领域中应用广泛。
经典的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆网络（LongShort-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）等。
在对中文分词和词性标注任务的研究中，CNN、RNN以及LSTM均被采用。
CNN主要用于序列标注任务中的特征提取，RNN及LSTM则用于序列建模任务中。
GRU是LSTM的一种简化版本，在应对大规模文本序列的过程中更为高效。
二、中文分词中文分词是将一段连续的汉字序列切分成有意义的词语。
传统的中文分词方法主要包括基于词典匹配的分词和基于统计模型的分词。
基于词典匹配的分词方法基于预先构建的词典，将待切分文本与词典进行匹配。
该方法精度较高，但需要较为完整的词典。
基于统计模型的分词方法则通过学习汉字之间的概率关系来进行分词。
该方法不依赖于完整的词典，但存在歧义问题。
深度学习方法在中文分词任务中也有较好的表现，通常采用基于序列标注的方法。
具体步骤如下：1. 以汉字为单位对输入文本进行编码；2. 使用深度学习模型进行序列标注，即对每个汉字进行标注，标记为B（词的开头）、M（词的中间）或E（词的结尾），以及S（单字成词）；3. 将标注后的序列按照词语切分。
其中，深度学习模型可以采用CNN、RNN、LSTM或GRU等模型。
三、中文词性标注中文词性标注是为每个词语赋予其对应的语法属性，通常使用含有标注数据的语料库进行训练。
基于LSTM模型的分词及词性标注一体化设计
基于LSTM模型的分词及词性标注一体化设计摘要中文分词及词性标注是NLP领域的一项基础技术，分词及词性标注是否准确将直接影响着自然语言理解的准确性。
目前普遍采用Dictionary、N-gram、Maximum Entropy、HMM、CRF等模型来完成。
虽然也有很多对LSTM的研究，但几乎缺乏详细的推理过程。
而本文将对模型的架构图做出详细的说明，以及对模型做出详细的正向和反向推理过程。
实验表明该模型在应用于分词及标注能取得很好的效果。
关键词LSTM；分词；标注；分词标注一体化Design of word segmentation and POS Tagging Based on LSTMFAN ZhenSouth China Agricultural University ，College of Mathematics and Informatics，510000，Guangzhou，Guangdong，PRCAbstract Chinese word segmentation and POS tagging is a basic technology in NLP field，the accuracy of word segmentation and POS tagging will directly affect the accuracy of natural language understanding. At present，there are usually done by Dictionary，N-gram，Maximum Entropy，HMM，CRF and other models. Although there are many studies on LSTM，there is almost no detailed reasoning process. In this paper，we will give a detailed description of the model’s architecture diagram，and make a detailed forward and backward reasoning process of the model. Experiments show that this model can achieve good results in segmentation and POS tagging.Key words LSTM；segmentation；POS；integration of segmentation and POS 前言由于中文不同于英文，需要进行分词和词性标注等基础性的工程[1]，才能准确的理解语义[2]。
基于机器学习技术的文本分类与自动标注方法
基于机器学习技术的文本分类与自动标注方法文本分类与自动标注方法是当今信息爆炸时代下必不可少的技术手段。
随着大数据时代的到来，人们面临着海量的文本数据，如何高效地对这些文本数据进行分类和标注已成为亟待解决的问题。
基于机器学习技术的文本分类与自动标注方法应运而生，它借助算法将文本数据按照一定的标准分类和自动标注，从而为后续的信息检索、数据分析和决策提供了重要的支持和保障。
首先，基于机器学习技术的文本分类方法是文本处理与分析的重要手段。
文本分类是将文本数据按照其所属类别进行划分的过程，例如新闻分类、情感分析等。
机器学习技术通过训练样本集，自动学习文本数据的特征与模式，并利用这些特征和模式为未分类的文本数据进行分类。
常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树等。
这些算法能够高效地处理大规模的文本数据，并具有较高的准确率和效率。
其次，基于机器学习技术的文本自动标注方法是为文本数据打上标签或关键词的过程。
自动标注是对文本数据进行语义理解和内容分析的关键环节，能够为文本数据提供更加详尽的信息。
机器学习技术通过学习大量已经标注的文本数据，可以自动识别文本中的关键内容、主题和情感等，从而实现对文本的自动标注。
这一方法节省了人工标注的巨大时间成本，同时能够高效地处理大量文本数据，提高数据处理的效率和准确性。
基于机器学习技术的文本分类与自动标注方法在实际应用中有广泛的应用前景。
首先，它可以应用于新闻分类领域。
在网络媒体蓬勃发展的今天，各类新闻信息涌现无穷。
采用机器学习技术进行文本分类和自动标注，能够帮助媒体机构快速准确地将新闻信息分类整理，以满足用户个性化需求。
其次，该方法适用于情感分析。
面对用户在社交媒体上的大量评论和反馈，机器学习技术可以自动标注这些文本的情感倾向，从而为企业决策和产品改进提供重要依据。
此外，该方法还可以被用于信息检索和推荐系统中，为用户提供更加准确和个性化的信息。
当然，基于机器学习技术的文本分类与自动标注方法也存在一些挑战和局限性。
自然语言处理工具
自然语言处理工具自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机与人类自然语言的交互和理解。
随着科技的不断发展，各种自然语言处理工具应运而生，为人们的日常生活和工作提供了便利。
本文将介绍几种常见的自然语言处理工具，以及它们在不同领域的应用。
一、中文分词工具中文分词是将连续的汉字序列切分成有意义的词语。
中文分词对于中文文本的处理至关重要，它是许多其他自然语言处理任务的前置步骤。
常用的中文分词工具有结巴分词、哈工大LTP、清华大学THULAC等。
这些工具能够准确地进行中文分词，为后续的文本处理提供良好的基础。
二、词性标注工具词性标注是将每个词语赋予相应的词性标签，例如名词、动词、形容词等。
词性标注能够帮助我们更好地理解句子的语法结构和含义。
常用的词性标注工具有NLTK和斯坦福词性标注器等。
这些工具可以自动标注词语的词性，为文本分析和理解提供帮助。
三、命名实体识别工具命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，包括人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别在信息提取、搜索引擎排名等领域有着重要的应用。
常用的命名实体识别工具有斯坦福NER（NamedEntity Recognition）工具、清华大学THU NER工具等。
这些工具可以对文本进行实体识别并进行分类标注。
四、情感分析工具情感分析是通过计算机自动分析文本中表达的情感倾向，判断文本的情感极性（正面、负面或中性）。
情感分析在舆情监测、产品评论等领域有着广泛的应用。
常用的情感分析工具有TextBlob、stanford-corenlp等。
这些工具可以对文本进行情感分类，为情感分析提供便利。
五、文本摘要工具文本摘要是将一篇较长的文本自动提炼为几句简洁的概括性语句。
文本摘要在新闻报道、学术论文等领域有着广泛的需求。
常用的文本摘要工具有Gensim、NLTK等。
这些工具可以根据文本的关键信息生成摘要，提高文本的可读性和信息获取效率。
973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范
973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范（草案）山西大学从1988年开始进行汉语语料库的深加工研究，首先是对原始语料进行切分和词性标注，1992年制定了《信息处理用现代汉语文本分词规范》。
经过多年研究和修改，2000年又制定出《现代汉语语料库文本分词规范》和《现代汉语语料库文本词性体系》。
这次承担973任务后制定出本规范。
本规范主要吸收了语言学家的研究成果，并兼顾各家的词性分类体系，是一套从信息处理的实际要求出发的当代汉语文本加工规范。
本加工规范适用于汉语信息处理领域，具有开放性和灵活性，以便适用于不同的中文信息处理系统。
《973当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范》是根据以下资料提出的。
1．《信息处理用现代汉语分词规范》，中国国家标准GB13715，1992年2．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，中华人民共和国教育部、国家语言文字工作委员会2003年发布3．《现代汉语语料库文本分词规范》（Ver 3．0），1998年北京语言文化大学语言信息处理研究所清华大学计算机科学与技术系4．《现代汉语语料库加工规范——词语切分与词性标注》，1999年北京大学计算语言学研究所5．《信息处理用现代汉语词类标记规范》，2002年，教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室6．《现代汉语语料库文本分词规范说明》，2000年山西大学计算机科学系山西大学计算机应用研究所7．《資讯处理用中文分词标准》，1996年，台湾计算语言学学会一、分词总则1．词语的切分规范尽可能同中国国家标准GB13715《信息处理用现代汉语分词规范》（以下简称为“分词规范”）保持一致。
本规范规定了对现代汉语真实文本（语料库）进行分词的原则及规则。
追求分词后语料的一致性（consistency）是本规范的目标之一。
2．本规范中的“分词单位”主要是词，也包括了一部分结合紧密、使用稳定的词组以及在某些特殊情况下可能出现在切分序列中的孤立的语素或非语素字。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
– 大量同音字、同音詞語，化成書面多可消除 歧義。
– 單字多義項者占53.6%(如「打」字之義項數
為26) ；詞組/合成詞多義項者僅占0.46%。
2020/5/30
6
漢字字義組合結構
• 向心性字組 Vs. 離心性字組
– 冰山,青山,火山,高山(核心字在後) Vs. 山峰,山城,山溝, 山村(核心字在前)
多義詞 義項號 搭配類別(L/R)
頻次
註：頻次表示在本次標注語料中該搭配出現的次數
– 根據統計數據自動調整學習進度，逐漸增加上下窗口 長度來學到儘可能多的搭配。
– 打-B01：毆打,攻打→打倒∣打擊∣打架∣… ∣打手 – 打-B02：用手或器具撞擊物體→打鼓∣打火∣… ∣敲
鑼打鼓 –鼓-A01：打擊樂器→鼓板∣鼓槌∣打鼓∣…∣重振旗鼓 –鼓-A02：發動,激起→鼓動∣鼓舞∣… ∣鼓足幹勁
2020/5/30
11
自組織的漢語詞義排歧方法－步驟1
• 以＜現代漢語辭海＞提供的搭配實例作為多義詞的 初始搭配知識庫，無需人工標注初始語料，用適當 的統計和自組織方法做訓練並自動擴大搭配集。
• 建立基於語義類的語言模型，為語音識別、手寫體 識別和音字轉換提供幫助。
2020/5/30
3
詞義自動標注 ( Word Sense Tagging )
• 也稱為詞義自動排歧 ( Word Sense Disambiguation )
– 計算機運用邏輯運算與推理機制，對出現在一定上下 文中詞語的語義進行正確的判斷，自動確定其正確的 義項並加以標注的過程。
– 語義編碼：是用符號代表語義，關注的是語言 所能表達的意義，每種語言都有自己的語義系 統。漢語和英語屬於不同的語系，前者屬於漢藏語系，
後者屬於印歐語系。
2020/5/30
5
語言的編碼
• 漢語語義編碼的基本符號是“字”
– 漢語的語義主要附著在“字”上。字義排歧 是詞義標注之突破點。
– 濃縮形音義，多為形聲字，表音亦表意，望 文生義，如：吠。
– 在初始搭配知識庫中，每個條目的包含訊息可描述為
多義詞 義項號 搭配類別(L/R) 搭配示例
2020/5/30
12
自組織的漢語詞義排歧方法－步驟2
• 在學習過程中逐漸增大上下文窗口長度來保證高 可靠性。
– 選擇上下文的訊息時應儘量選取與當前詞存在語法有 關係的那些詞，濾掉上下文中多數與其不存在語法關 係的詞。
• 詞典釋義文本中的某個「義項號」
• 義類詞典中相映的「義類編碼」
2020/5/30
2
詞義排歧
• 處理一詞多義現象
– 例：大學是教育機構是一本古書，博士既是官名，又是 博學多才的人，又是師傅，還是一種學位的名稱。
• 使用詞義標注文本可提高檢索時的查全率和查準率。
• 有利於選擇可以恰當表達語句中詞的目標詞，以提 高翻譯的準確性。
– 在給定的多義詞上下文內，尋找與初始搭配庫匹配的 搭配實例，若匹配成功則標上對應的義項標記。
– 初始標注時限定上下文窗口長度為2，表選擇該詞的
前後兩個詞。
2020/5/30
13
自組織的漢語詞義排歧方法－步驟3
• 透過建立搭配統計表來實現多元詞義歧義的排歧
– 按一定原則從與料庫中取得排歧過程中需要的各種可 能搭配和統計數據。每個條目包含的訊息可描述為：
– 各語義場間互相有著同義(好看Vs.華麗) 、反義(善良 Vs.凶惡) 、類義(大雨Vs.暴雨) 、聯義(同情Vs.同情心； 哭Vs.淚人兒)等語義關係。
– 同一個語義場包含”1.同義；2.反義；3.類義” 三種 語義關係
– 跨語義場就是聯義
2020/5/30
10
基於字義排歧的模型－MTD說明
• MTD由MDR-1透過機器自動生成詞組之義項代 碼，如”打-B02 鼓-A01”
• 並列字組 Vs. 主從字組
– 關閉,左右,上下,陰陽(二字相同相近相反) Vs. 火車,汽車, 黑板,白版(前字從,後字主)
• 合義(國+務→國務)33%、加義(景+物→可供觀賞的景 緻和事務)56.7%、同義(聲+音→聲；音)、偏義(厚+度 →厚≠度；容+易→易≠容)、轉義(目+光 = 眼睛+光線 →
• 多義詞排歧
– 主要依據該多義詞出現的上下文，排歧的過程就是建 立他們之間的聯繫過程，這種聯繫則是詞語間的語義 聯繫。
• 常見方法
– 人工智能法、基於詞典的方法、基於語料庫的方法
2020/5/30
4Leabharlann 語言的編碼• 分為語音編碼和語義編碼兩大類 – 語音編碼：用符號代表語音，一種語言區別於 其他語言的根本區別就是其不同的語音音素編 碼。就英語而言有英音，美音，澳音，新西蘭音等。
2020/5/30
8
基於字義排歧的模型－MRD1說明
• MRD-1讀入＜現代漢語通用辭典＞，用來作為 標注每個漢字的義項號。
– “打(da3)”在MRD-1中有25個義項，分別為
– 打-B01：毆打,攻打；打-B02：用手或器具撞 擊物體；打-B03：做,從事；打-B04：表示身 體上的某些動作；……打-B25：器皿,蛋類因撞 擊而破碎。
綱要
• 詞義標注
• 詞義排歧
• 詞義自動標注 與 詞義自動排歧
• 語言的編碼
• 漢字字義組合結構
• 基於字義排歧的模型
• 自組織的漢語詞義排歧方法
• 結語
2020/5/30
1
詞義標注
• 對文本中的每個詞根據其所屬之上下文給出它 的語義編碼
– 指用非文字的東西來表示文字消息的內容，用圖畫、 樂譜等都可以進行語義編碼。
– “打(da2)”在MRD-1中記為
– 打-A01：量詞,12個叫一打。
2020/5/30
9
基於字義排歧的模型－MRD2說明
• MRD-2讀入＜同義詞詞林＞，編排方式以詞義為 主兼顧詞類詞，多義詞則分別收入不同詞群
– 以12個語義場(人,物,時間,空間,抽象事物,性質,動作,心理,活動 狀態,關聯,助詞)之不同層次與大小來分類。
見識)
少量字義推大量詞義成為可能！
2020/5/30
7
基於字義排歧的模型
• 資源：三台機器 + 兩部詞典
– MRD-1讀入＜現代漢語通用字典＞ – MRD-2讀入＜同義詞詞林＞ – MTD由MDR-1透過機器自動生成
• 以字義定詞義的語義標注方式準確率在80%以上 • 遭遇困難處
– 二字詞之多義詞排歧 – 單字本身意義抽象、廣泛、模糊，成詞時描述也困難 – 如何將詞義間之關係建構成完整的意念表達仍須努力