分词标注属于什么大类的

分词标注属于什么大类的

分词就是把我们们的句子进行分词可以是中文也可以是英文，为了确定词与词之间的边界。

另外，词性标注和命名实体识别结果都是为了标注，除了标注方式不同，个人感觉还有针对的内容不一样。

词性标注词就是将词分为名词、形容词、动词等等。

命名实体识别一般包括三大类（实体类、时间类和数字类）和七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

命名实体识别对于分析语句结构、信息抽取和语义理 解等有重要作用，词性标注感觉没有命名实体识别对标注语句结构、信息抽取和语义理的重要程度大。

一、分词：

分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。

文本都是一些「非结构化数据」，我们需要先将这些数据转化为「结构化数据」

分词的方法大致分为 3 类：

基于词典匹配

基于统计

基于深度学习

中文和英文的分词方式不一样，大家想要了解可以去细细搜索。

二、词性标注

词性标注 （part-of-speech tagging）,又称为词类标注或者简称标注，是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或者其他词性的过程。

为什么要标注？ 词性标注 是很多 NLP 任务的预处理步骤，如句法分析 词性标注 ：将句子中兼类词的词性根据上下文唯一地确定下来。 词性（part-of-speech）是词汇基本的语法属性，通常也称为词类。

词性标注大致分为4类：

一、基于规则的词性标注方法：

最早期的标注方式，基本思想是按兼类词搭配关系和上下文语境建造词类消歧规则。

二、基于统计模型的词性标注方法：

统计方法将词性标注看作是一个序列标注问题。其基本思想是：给定带有各自标注的词的序列，我们可以确定下一个词最可能的词性。

现在已经有隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机域（CRF）等统计模型了，这些模型可以使用有标记数据的大型语料库进行训练，而有标记的数据则是指其中每一个词都分配了正确的词性标注的文本。

三、基于统计方法与规则方法相结合的词性标注方法：

这类方法的主要特点在于对统计标注结果的筛选，只对那些被认为可疑的标注结果，才采用规则方法进行歧义消解，而不是对所有情况都既使用统计方法又使用规则方法。

四、基于深度学习的词性标注方法：

可以当作序列标注的任务来做，目前深度学习解决序列标注任务常用方法包括LSTM+CRF、BiLSTM+CRF等。

词性标注工具推荐：

Jieba，

NLTK、

SnowNLP，

THULAC，

StanfordCoreNLP、

HanLP、

SpaCy。

三、命名实体识别

实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。 一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

要从一串中文中提取机场或者港口的名字，需要利用自然语言处理技术和相关的数据处理方法。下面是一些可能的实现方式：

1 利用正则表达式进行匹配：针对中文，可以使用正则表达式来匹配机场或者港口的名称，例如匹配以“机场”或者“港口”结尾的词语。然后再筛选出符合要求的名称。

2 利用分词工具进行分词：可以利用中文分词工具对输入的一串中文进行分词，在分词结果中找到包含“机场”或者“港口”关键词的词语，然后再筛选出符合要求的名称。

3 利用地名识别技术进行提取：地名识别技术可以帮助识别文本中的地名实体，包括机场和港口等。可以利用相关的地名识别工具来实现提取。

4 利用专业数据来源进行匹配：获取专业的机场和港口名称数据来源，将输入的一串中文与这些数据进行匹配，找到符合要求的机场或者港口名称。

以上是一些可能的实现方式，但具体方法还需要根据实际情况进行选择和调整。需要注意的是，在实现过程中还需要考虑到误差和漏识别的情况，以提高提取准确性。

中文主要有：NLTK，HanLP，Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR；英文主要有：NLTK，Genism，TextBlob，Stanford NLP，Spacy。英文的开源NLP工具主要参见StackoverFlow-java or python for nlp。HanLP：HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。开发语言：Java，网址：hankcs/HanLP，开发机构：大快公司，协议：Apache-20功能：非常多，主要有中文分词，词性标注，命名实体识别，关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析，文本分类：情感分析，word2vec，语料库工具。

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