词性 (POS) 标注是自然语言处理 (NLP) 中的一个基础步骤，它将语法类别（如名词、动词、形容词或介词）分配给句子中的每个单词。它的主要作用是帮助 NLP 系统理解文本的句法结构，这对于更高层次的任务（如解析、语义分析或机器翻译）至关重要。例如，在句子“The bank can close early”中，POS 标注将“close”识别为动词（意思是“关闭”），而不是形容词（意思是“附近”），从而消除歧义。通过用语法角色标记单词，POS 标注提供了语言的结构化视图，算法可以使用该视图来推断单词之间的关系。
POS 标注直接支持多个 NLP 应用程序。例如，在句法分析中，标记帮助算法构建解析树来表示句子结构。如果解析器知道“running”在“She is running fast”中是一个动词，它可以正确地将其链接到主语“She”。同样，命名实体识别 (NER) 系统依赖于 POS 标签来识别专有名词（例如，“Apple”作为一个组织，而不是“apple”作为一种水果）。在机器翻译中，POS 标签指导语言之间单词的重新排序——例如在英译法时将形容词放在名词之后。即使是更简单的任务（如文本到语音）也受益：知道“read”是动词（现在时）还是名词（过去时）会影响发音。这些例子表明 POS 标注如何充当原始文本和更深层次的语言分析之间的桥梁。
开发人员应该意识到 POS 标注中的挑战。歧义很常见：单词“book”可以是名词（“a book”）或动词（“book a flight”），需要上下文感知的模型。虽然基于规则的标记器使用手工制作的语法规则，但现代系统（如隐马尔可夫模型 (HMM) 或双向 LSTM）从带注释的语料库（例如，Penn Treebank）中学习。然而，准确性因语言而异——词序灵活的语言（例如，拉丁语）或屈折变化最小的语言（例如，汉语）会带来独特的挑战。此外，虽然像 BERT 这样的基于 Transformer 的模型可以隐式捕获 POS 信息，但显式标记对于可解释的管道或低资源场景仍然有用。对于实际实现，像 spaCy 或 NLTK 这样的库提供预训练的标记器，但对特定领域文本（例如，医学术语）进行微调通常会改善结果。了解这些权衡有助于开发人员为他们的 NLP 任务选择正确的方法。