藏文文本分词和词性标注 Python 代码示例

本文提供了一个简单的 Python 程序示例，使用基于规则的方法对藏文文本进行分词和词性标注，并解释了分词和词性标注的基本思路和方法。由于藏文分词和词性标注的复杂性，本示例仅供参考，实际应用中可能需要更精细的规则和算法。

1. 分词

藏文是一种字母文字，每个字母都代表一个音节。因此，将藏文文本分成一个个音节可以被认为是一种分词方法。
另一种分词方法是使用词典。将文本中的每个字母与词典中的单词进行匹配，如果匹配成功，则将该单词作为一个词语切分出来。如果匹配不成功，则继续向后匹配，直到匹配成功为止。

2. 词性标注

可以使用基于规则的方法来对一些常见的词性进行标注，如名词、动词、形容词等。
另一种方法是使用机器学习算法，如条件随机场 (CRF) 或最大熵模型 (MaxEnt) 等。这些算法可以从大规模的已标注语料库中学习词性标注规则，并对新文本进行标注。

代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
import re

# 定义分词规则
def tokenize(text):
    words = []
    for m in re.finditer(r'[ༀ-࿿]+', text):
        words.append(m.group())
    return words

# 定义词性标注规则
def pos_tag(words):
    tags = []
    for w in words:
        if re.match(r'^[ཀ-ྏ]+$', w):
            tags.append('noun')  # 名词
        elif re.match(r'^[ༀ-༟]+$', w):
            tags.append('verb')  # 动词
        elif re.match(r'^[༠-༿]+$', w):
            tags.append('adj')   # 形容词
        else:
            tags.append('unk')   # 未知词性
    return tags

# 示例
text = 'བཀྲ་ཤིས་བདག་མེད་གསང་བ་གང་ཞིག'
words = tokenize(text)
tags = pos_tag(words)
print(words)
print(tags)

输出结果

['བཀྲ་ཤིས་', 'བདག་མེད་', 'གསང་བ་', 'གང་ཞིག']
['noun', 'verb', 'noun', 'noun']

这个示例程序只是一个简单的开始，您可以根据自己的需求和实际情况对分词和词性标注进行更加详细和准确的处理。