品詞タグ付け(POS タグ付け) は、文内の単語を分類してタグ付けするプロセスです。これは、構文構造または言語形態における単語の構成要素に基づく品詞分類を通じて、各単語に品詞タグを割り当てるプロセスです。

つまり、文内の各単語が名詞、動詞、形容詞、またはその他の品詞であるかどうかを判断するプロセスであり、品詞タグ付けまたは単にタグ付けとも呼ばれます。

品詞タグ付けは自然言語処理の基本タスクであり、音声認識、情報検索、自然言語処理の多くの分野に応用できます。

単語の分類

単語は主に次の 2 つのカテゴリに分類できます。

• 内容語: 名詞、動詞、形容詞、状態語、区別語、数字、数量詞、代名詞
• 機能語: 副詞、前置詞、接続詞、助詞、オノマトペ、感動詞。

品詞タグ付けとは、単語分割結果の単語ごとに正しい品詞をマークする処理、つまり各単語の品詞を判定する処理を指します。

品詞タグ付けを実装する方法:

主にルールベースの方法と統計ベースの方法に分けられます。

(1) 最大エントロピーに基づく品詞タグ付け

(2) 統計的最大確率に基づいて品詞を出力する

(3) HMMに基づく品詞タグ付け

品詞タグ付けのアプリケーション:

(1) 構文解析の前処理

(2) 語彙習得の前処理

(3) 情報抽出の前処理

品詞タグ付けなど

(1) 品詞のタグ付けは本質的にはシーケンスのタグ付け問題であり、さらに洗練されると分類問題になります。

(2) 品詞タグ付けと中国語単語分割は密接に関連しており、2 つの方法で組み合わせることができます。

• パイプライン/シリアル (パイプライン): 最初に単語の分割、次にラベル付け
• ジョイント モデル: 単語の分割と注釈が同時に実行されます。

関連語: 構文ツリー