董小小小姐
“词性”的英语：Part of speech。
Part of speech：英 [pɑ:t ɔv spi:tʃ]，美 [pɑrt ʌv spitʃ]。
复数： parts of speech。
例句：Parsing requires the quantitative information of syntactic functions of part of speech.
现代汉语自动句法分析需要词类句法功能的量化信息。
英语词性分析
1、名词-表示人或事物的名称。
2、代词-代替名词、数词、形容词。
3、形容词-用来修饰名词，表示人或事物的特征。
4、副词-修饰动词、形容词、副词等词,表示动作特征。
5、动词-表示动作或状态。
6、数词-表示数目或顺序。
7、冠词-用在名词前,帮助说明名词所指的范围。
8、介词-用在名词或代词前,说明它与别的词的关系。
9、连词-起到连接词与词，短语与短语，句子与句子之间的作用。
猪猪的面团
1、名词Nouns (n.)表示人或事物的名称。
如：box，pen，tree，apple
2、代词pronoun (pron.)代替名词、数词、形容词。
如：We，this，them，myself
3、形容词adjective (adj.)用来修饰名词，表示人或事物的特征。
如：good，sad，high，short
4、副词adverb (adv.)修饰动、形、副等词，表示动作特征。
如：there，widely，suddenly
5、动词verb (v.)表示动作或状态。
如：Jump，sing，visit
其中vt.是及物动词，vt.后必须跟宾语：sing a song
vi.是不及物动词，vi.后不直接带宾语或不带宾语：jump high
6、数词numeral (num.)表示数目或顺序，用法相当于名词或形容词。
如：one，two，first
7、冠词article (art.)用在名词前，帮助说明名词所指的范围。
如：a，an，the
西城桃乐蒂1126
“词性”的英语：Part-of-speech。
指以词的特点作为划分词类的根据。
词类是一个语言学术语，是一种语言中词的语法分类，是以语法特征（包括句法功能和形态变化）为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果，现代汉语的词可以分为12种词类。
从组合和聚合关系来说，一个词类是指：在一个语言中，众多具有相同句法功能、能在同样的组合位置中出现的词，聚合在一起形成的范畴。
词类是最普遍
的语法的聚合。词类划分具有层次性。如汉语中，词可以分成实词和虚词，实词中又包括体词、谓词等，体词中又可以分出名词和代词等。
词类根据表示实际意义以及语法结构可以分为实词和虚词，按照是否吸收其它词性的词分为开放词类和闭合词类（例如汉语的动词可以直接作为“某种动作的名字”当成名词使用，所以汉语的名词是一个开放词类）。以上大类以下还可以按照词的具体用法和功能分为小类。
西方（印欧语系）研究词性或归纳词类的历史，最早要追溯到古希腊时期。柏拉图最早在《克拉底鲁》篇中提出句子成分可以分为名词[ónoma]和动词[rhêma]。在此基础上亚里士多德补充了连词[sýndesmos]（包括今天的介词，连词，代词和冠词）。
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“词性”的英语：Part of speech
读音：英 [pɑ:t ɔv spi:tʃ] 美 [pɑrt ʌv spitʃ]
解释：
n.词性，词类
复数： parts of speech
双语例句：
1、基于词性分析和领域知识的deep web语义标注。
Deep Web Semantic Annotation Method Based on Chinese Part-of-Speech and Domain Knowledge .
2、该构式中的S指主语，X指谓词性短语和主谓短语。
S refers to subject, X refers to predicative phrase and subject& object phrase.
3、分词和词性标注模块采用了最大词长匹配算法，句法分析模块采用了改进的Chart算法。
They have adopted the Maximum Match based approach algorithms and improved Chart algorithm separately.
4、基于词性的文本挖掘算法在IDS日志中的应用。
A text mining Algorithm Based on part of speech used in IDS logs .
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词性的英语是Part of speech。
例句：
1、基于词性的文本挖掘算法在IDS日志中的应用。
A text mining Algorithm Based on part of speech used in IDS logs.
2、基于HMM的藏语语料库词性自动标注研究。
Researches of Part of Speech Tagging for Tibetan Texts Based on Hidden Markov Model.
3、基于词性分析和领域知识的deep web语义标注。
Deep Web Semantic Annotation Method Based on Chinese Part-of-Speech and Domain Knowledge.
4、基于隐Markov模型汉语词性自动标注的若干分析与改进。
Analysis and improvement for the automatic part-of-speech tag of Chinese based on hidden Markov model.
5、HMM和负反馈模型在词性标注中的应用。
The application of HMM and negative feedback model in POS tagging.
