全人工对语料做词性标注就像蚂蚁一样忙忙碌碌，是非常耗费声明的，如果有一个机器能够完全自动化地，给它一篇语料，它迅速给你一片标注，这样才甚好，本节就来讨论一下怎么样能无需动手对语料做自动化的词性标注

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先插入个tips：

英文词干提取器

>>> import nltk>>> porter = nltk.PorterStemmer()>>> porter.stem('lying')u'lie'

词性标注器

>>> import nltk>>> text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different")>>> nltk.pos_tag(text)[('And', 'CC'), ('now', 'RB'), ('for', 'IN'), ('something', 'NN'), ('completely', 'RB'), ('different', 'JJ')]

其中CC是连接词，RB是副词，IN是介词，NN是名次，JJ是形容词

这是一句完整的话，实际上pos_tag是处理一个词序列，会根据句子来动态判断，比如：

>>> nltk.pos_tag(['i','love','you'])

[('i', 'NN'), ('love', 'VBP'), ('you', 'PRP')]

这里的love识别为动词

而：

>>> nltk.pos_tag(['love','and','hate'])

[('love', 'NN'), ('and', 'CC'), ('hate', 'NN')]

这里的love识别为名词

nltk中多数都是英文的词性标注语料库，如果我们想自己标注一批语料库该怎么办呢？

nltk提供了比较方便的方法：

>>> tagged_token = nltk.tag.str2tuple('fly/NN')>>> tagged_token('fly', 'NN')

这里的nltk.tag.str2tuple可以把fly/NN这种字符串转成一个二元组，事实上nltk的语料库中都是这种字符串形式的标注，那么我们如果把语料库标记成：

>>> sent = '我/NN 是/IN 一个/AT 大/JJ 傻×/NN'>>> [nltk.tag.str2tuple(t) for t in sent.split()][('\xe6\x88\x91', 'NN'), ('\xe6\x98\xaf', 'IN'), ('\xe4\xb8\x80\xe4\xb8\xaa', 'AT'), ('\xe5\xa4\xa7', 'JJ'), ('\xe5\x82\xbb\xc3\x97', 'NN')]

这么说来，中文也是可以支持的，恩~

我们来看一下布朗语料库中的标注：

>>> nltk.corpus.brown.tagged_words()[(u'The', u'AT'), (u'Fulton', u'NP-TL'), ...]

事实上nltk也有中文的语料库，我们来下载下来：

执行

nltk.download()

选择Corpora里的sinica_treebank下载

sinica就是台湾话中的中国研究院

我们看一下这个中文语料库里有什么内容，创建cn_tag.py，内容如下：

# coding:utf-8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import nltkfor word in nltk.corpus.sinica_treebank.tagged_words():    print word[0], word[1]

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执行后输出：

一 Neu友情 Nad嘉珍 Nba和 Caa我 Nhaa住在 VC1同一條 DM巷子 Nab我們 Nhaa是 V_11……

第一列是中文的词汇，第二列是标注好的词性

我们发现这里面都是繁体，因为是基于台湾的语料生成的，想要简体中文还得自己想办法。不过有人已经帮我们做了这部分工作，那就是jieba切词，，强烈推荐，可以自己加载自己的语料，进行中文切词，并且能够自动做词性标注

词性自动标注

面对一片新的语料库(比如我们从未处理过中文，只有一批批的中文语料，现在让我们做词性自动标注)，如何实现词性自动标注？有如下几种标注方法：

默认标注器：不管什么词，都标注为频率最高的一种词性。比如经过分析，所有中文语料里的词是名次的概率是13%最大，那么我们的默认标注器就全部标注为名次。这种标注器一般作为其他标注器处理之后的最后一道门，即：不知道是什么词？那么他是名次。默认标注器用DefaultTagger来实现，具体用法如下：

# coding:utf-8import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )import nltkdefault_tagger = nltk.DefaultTagger('NN')raw = '我 累 个 去'tokens = nltk.word_tokenize(raw)tags = default_tagger.tag(tokens)print tags

执行后输出：

[('\xe6\x88\x91', 'NN'), ('\xe7\xb4\xaf', 'NN'), ('\xe4\xb8\xaa', 'NN'), ('\xe5\x8e\xbb', 'NN')]

正则表达式标注器：满足特定正则表达式的认为是某种词性，比如凡是带“们”的都认为是代词(PRO)。正则表达式标注器通RegexpTagge实现，用法如下：

pattern = [(r'.*们$','PRO')]tagger = nltk.RegexpTagger(pattern)print tagger.tag(nltk.word_tokenize('我们 累 个 去 你们 和 他们 啊'))

执行后输出：

[('\xe6\x88\x91\xe4\xbb\xac', 'PRO'), ('\xe7\xb4\xaf', None), ('\xe4\xb8\xaa', None), ('\xe5\x8e\xbb', None), ('\xe4\xbd\xa0\xe4\xbb\xac', 'PRO'), ('\xe5\x92\x8c', None), ('\xe4\xbb\x96\xe4\xbb\xac', 'PRO'), ('\xe5\x95\x8a', None)]

查询标注器：找出最频繁的n个词以及它的词性，然后用这个信息去查找语料库，匹配的就标记上，剩余的词使用默认标注器(回退)。这一般使用一元标注的方式，见下面。

一元标注：基于已经标注的语料库做训练，然后用训练好的模型来标注新的语料，使用方法如下：

tagged_sents = [[(u'我', u'PRO'), (u'小兔', u'NN')]]unigram_tagger = nltk.UnigramTagger(tagged_sents)sents = brown.sents(categories='news')sents = [[u'我', u'你', u'小兔']]tags = unigram_tagger.tag(sents[0])print tags

输出结果如下：

[(u'\u6211', u'PRO'), (u'\u4f60', None), (u'\u5c0f\u5154', u'NN')]

这里的tagged_sents是用于训练的语料库，我们也可以直接用已有的标注好的语料库，比如：

brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')

二元标注和多元标注：一元标注指的是只考虑当前这个词，不考虑上下文。二元标注器指的是考虑它前面的词的标注，用法只需要把上面的UnigramTagger换成BigramTagger。同理三元标注换成TrigramTagger

组合标注器：为了提高精度和覆盖率，我们对多种标注器组合，比如组合二元标注器、一元标注器和默认标注器，如下：

t0 = nltk.DefaultTagger('NN')t1 = nltk.UnigramTagger(train_sents, backoff=t0) t2 = nltk.BigramTagger(train_sents, backoff=t1)

标注器的存储：训练好的标注器为了持久化，可以存储到硬盘，具体方法如下：

>>> from cPickle import dump>>> output = open('t2.pkl', 'wb')>>> dump(t2, output, -1)>>> output.close()

>>> from cPickle import load >>> input = open('t2.pkl', 'rb') >>> tagger = load(input) >>> input.close()