词性标注（Part-of-speech tagging）是为文本中的每个单词分配一个词性的过程。输入是一个（分词后的）词序列
标注是一项消歧（disambiguation）任务；单词的意义是有歧义的 —— 可能有一个以上的词性，目标是找到适合当前语境的标注。例如，book 可以是一个动词（book that flight）或一个名词（hand me that book）。That 可以是一个定语（Does that flight serve dinner），也可以是一个补语连词（I thought that your flight was earlier）。词性标注的目标是解析（resolve）这些歧义，为当前语境选择一个适当的标注。
词性标注算法的准确率（accuracy）（在测试集上与人类标注匹配的百分比）非常高。一项研究发现，Universal Dependency（UD）树库（treebank）在 15 种语言中的准确率超过 97% (Wu and Dredze, 2019)1。其他各种英语树库的准确度也为 97%（无论用什么算法；HMM、CRF、BERT 的表现都相似）。这个 97% 也是人类在此任务上的水平，至少对于英语而言 (Manning, 2011)2。
译者注：关于上面说的 15 种语言在 UD 上的准确率超过 97%：
- 这是一个平均结果，其中德语和荷兰语（nl，Dutch）的结果是低于 97% 的。
- 汉语不在这 15 种语言中。
我们将在接下来的几节中介绍该任务的算法，但首先让我们探讨一下这项任务。它到底有多难？图 8.4 显示，大多数词型（word types）（85 - 86%）是很确定的（Janet 总是 NNP，Husitantly 总是 RB）。但是，这些有歧义的词，虽然只占词汇表的 14 - 15%，但却非常普遍，实际文本（running text）中 55 - 67% 的 token 是有歧义的。常见的有歧义的词包括 that、back、down、put 和 set；以下是一些关于 back 这个词的 6 个不同词性的例子：
earnings growth took a back/JJ seat
a small building in the back/NN
a clear majority of senators back/VBP the bill
Dave began to back/VB toward the door
enable the country to buy back/RP debt
I was twenty-one back/RB then
尽管如此，许多词的词性还是很容易辨别的，因为它们的每个标签的可能性并不一样。例如，a 可以是一个定语，也可以是字母 a，但定语的可能性更大。
这个想法实际上是一个有用的基准（baseline）：给定一个有歧义的词，选择训练语料库中出现次数最多的那个标签。这是一个关键概念：
最频繁类基准（Most Frequent Class Baseline）：始终将分类器与基准进行比较，至少要与最频繁类基准一样好（将每个 token 分配给它在训练集中最常出现的类别）。
最频繁类基准的准确率约为 92%3。因此，该基准与最先进的人类的上限（97%）仅相差 5%。