1. 说明
学习自然语言处理，一定会参考NLTK,主要是学习它的思路, 从设计地角度看看能做什么. 其本质就是把语言看成字符串，字符串组，字符串集，寻找其间规律．
NLTK是多语言支持的, 但目前网上的例程几乎没有用NLTK处理中文的，其实可以做。比如标注功能, 它自身提供了带标注的中文语库(繁体语料库sinica_treebank). 下面来看看怎样通过数据训练来实现中文词性自动标注.
可以利用它来标注中本，也可以寻找和验证一些隐性的规律.
2. 相关知识
1) 词性标注
词汇按它们的词性(parts-of-speech,POS)分类以及相应的标注它们的过程, 词性包括:名词、动词、形容词, 副词等.
2) 中文字符的显示
Python内部编码是unicode, 所以输出中文常常像这样＂\u4eba\u5de5＂, 用print函数输出时, 将自动转换成本地字符集, 也可以使用encode(‘utf-8’)函数转换．
3) 数据集,训练集,评估
有监督的机器学习一般都是把数据分成两个部分, 一部分用于训练, 一部分用于测试, 还可以通过不同分组交叉验证. Nltk提供了evaluate()函数评估标注效果.
4) 默认标注（Default Tagger）
事先对语料库做了统计(利用nltk.FreqDist()), 出现最多的是名词.
在这里，默认标注为名词.
5) 正则表达式标注（Regexp Tagger）
用匹配模式分配标记给标识符．在英文处理中，常用此方式识别各种形态（时态，后缀等），中文识别中也可以使用它来识别标点，数字等．
6) 一元标注（Unigram Tagger）
一元标注基于一个简单的统计算法: 对每个标识符分配这个独特的标识符最有可能的标记．
在这里就是分配给具体单词，它最常出现的词性．
7) 多元标注（N-gram Tagger）
多元标注使用训练集来确定对每个上下文哪个词性标记最有可能。上下文指当前词和它前面 n-1 个标识符的词性标记．
在这里，就是找一些规律, 比如: XX常出现在名词之前, YY常出现在动词之后. 通过某个词以及它之前那个词的词性来判断它的词性. 这就是二元标注. 同理，可以生成三元甚至多元标注．词的距离越远影响越小, 也更占用资源, 一般二元到三元就够了.
8) 组合标注
更精确的算法在很多时候落后于具有更广覆盖范围的算法（比如满足三元标的词可能非常少）, 所以有时我们组合多个标注器，
在这里，组合 bigram 标注器、unigram 标注器和一个默认标注器
3. 代码
# encoding=utf-8
import nltk
from nltk.corpus import sinica_treebank # 带标注的中文语料库
# 用print输出本地字符格式
def dump_result(result):
for item in result:
print item[0],",",item[1],
print
# 等标注的词，以空格分词（分词问题不在此讨论）
raw = '讓 人工 智能 能夠 更 有效地 甄別 虛假 和 低俗 內容 並 控制 其 傳播 是 當前 業界 和 學界 要 重點 研究 的 問題'.decode('utf-8')
tokens = nltk.word_tokenize(raw)
sinica_treebank_tagged_sents = sinica_treebank.tagged_sents() # 以句为单位标
size = int(len(sinica_treebank_tagged_sents) * 0.9)
train_sents = sinica_treebank_tagged_sents[:size] # 90% 数据作为训练集
test_sents = sinica_treebank_tagged_sents[size:] # 10% 数据作为测试集
t0 = nltk.DefaultTagger('Nab') # 词性的默认值为名词
t1 = nltk.UnigramTagger(train_sents, backoff=t0) # 一元标注
t2 = nltk.BigramTagger(train_sents, backoff=t1) # 多元（二元）标注
dump_result(t2.tag(tokens))
print t2.evaluate(test_sents) # 根据带标注的文本，评估标注器的正确率
4. 主要思想
词性标注的主要思想是提炼最容易出现的可能性 (在不同层次: 所有词, 具体词, 词间关系)，它是一套统计方法，也是分类器的一个应用．
NLTK的词性标注只是抛砖引玉，使用同样方法，还也可以实现标注词义(一词多义的消歧), 字音(多音字)等等.
通过它来看看自然语言的处理方法, 有了自己的工具, 也能更灵活地使用这个功能, 目前还很简陋，下面来看看怎么改进它.
5. 改进
1) 缺少训练数据
训练数据不足, 或者一些标注本身的问题, 需要改进和增加训练数据．错误分类可以通过大量数据的校正，同时也需考虑语境，选择不同训练集．
上例中的sinica_treebank语料库自带1万个句子, 10万左右的词，文本也比较单一，执行以上程序后可以看到, 准确率在75%左右.
想要训练出更理想的标注器, 需要更多带标注的数据(有监督学习). 数据从哪儿来呢? 其实也简单, 可以用现有靠谱的分词工具(比如: 在线的”语言云”, 离线的”结巴”)的标注结果去训练你自己的标注器.
2) 有一些词本身就是特例, 就如同”海豚不是鱼类”
统计归类本身无法处理, 除了统计的方案, 还可以添加一一对应的词与标注的映射表来解决此类问题．
3) 新词/不常用词
未被训练过的词，可以用一些特殊标记加入字典，在数据积累到一定数量时总结其规律．
N元标注再抽象一个层次是发现词性间的规律，比如＂名词前是形容词的可能性比较大＂，借此来处理不能识别的＂新词＂．
也可以通过WordNet等字典查看具体词的词性．有一些词虽然很少出现, 但词义和词性比较单一. 对多义词，可以选择其最常用的词性．
4) 特殊规则
有些专业领域会有一些特殊的习惯用法, 也可以通过它制定一些规则. 通过正则表达式标注器实现.
5) 语义, 形态…
更深层次的语义分析
6. 参考
1) Categorizing and Tagging Words
http://www.nltk.org/book_1ed/ch05.html
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