词性标注是自然语言处理（NLP）中的基础任务，用于识别文本中每个词的语法类别（如名词、动词、形容词等）。以下是关键内容解析：
1. 核心概念
- 定义：为文本中的每个词分配对应的词性标签
- 目标：帮助机器理解词语在句子中的语法角色
- 常见标签：中文常用
n（名词）、v（动词）、a（形容词）等，英文则使用NN、VB、JJ等（如NLTK官方文档）
2. 实现方法
- 规则方法：基于词典和语法规则（如汉语拼音词性库）
- 统计方法：使用隐马尔可夫模型（HMM）或条件随机场（CRF）
- 深度学习：如BERT等预训练模型的微调应用
3. 应用场景
- 文本分类预处理
- 信息提取（如命名实体识别）
- 问答系统理解语义
4. 工具推荐
💡 词性标注的准确性直接影响后续NLP任务效果，建议结合上下文与领域知识优化模型！