1樓：張懷文
如果要使用工具的話，現在可選的工具有很多，比如Hanlp，jieba，斯坦福的nlp包等等。
如果是思路的話，簡單想兩個思路。
多分類的思路
給每個字打乙個類別標籤，然後訓乙個多分類器，來分名詞和形容詞。
但是有乙個問題，就是乙個字的詞性應該跟它處的上下文有很大關係，而多分類沒有很好的刻畫這個事。
序列標註的思路
為了利用乙個詞的上下文，可以考慮序列模型。
那麼，最簡單可以用HMM的統計模型，直接求解，或者上CRF如果對深度學習有要求，可以用深度學習來提點特徵。
2樓：tiandao011
如果有訓練語料的話就上詞性標註模型：crf，bilstm+crf，HMM
如果沒有訓練語料，直接jieba分詞，jieba分詞在一般的領域效果都不差
3樓：Macropodus
中文普通任務直接用分詞工具就夠了，jieba、Hanlp、Ansj、Standfore。
2. 自己準備語料，HMM、CRF，現在神經網路訓練的話一般就是CRF++工具（可以構建特徵）、CNN-LSTM（簡單些）、Bi-LSTM+CRF（用得最多）、或者是BERT+BiLSTM+CRF（新）吧
4樓：智勇香腸番茄怪
詞性標註可以看作多分類問題或者序列化標註問題。分別對應著分類演算法，如樸素貝葉斯，和序列化標註演算法如HMM。具體state of the art演算法是哪個針對不同資料集看，很籠統的說，一般準確率在99及以上。
有許多開源的方法可以呼叫，針對不同語言不同型別文字都有。簡單的呼叫可以了解nltk，它的詞性標註是基於最大熵。
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