词性（part-of-speech）是词汇基本的语法范畴，通常也称为词类，主要用来描述一个词在上下文的作用。例如，描述一个概念的词就是名词，在下文引用这个名词的词就是代词。有的词性经常会出现一些新的词，例如名词，这样的词性叫做开放式词性。另外一些词性中的词比较固定，例如代词，这样的词性叫做封闭式词性。因为存在一个词对应多个词性的现象，所以给词准确地标注词性并不是很容易。例如，“改革”在“中国开始对计划经济体制进行改革”这句话中是一个动词，但是在“医药卫生改革中的经济问题”这个句子中是一个名词。把这个问题抽象出来，就是已知单词序列，给每个单词标注词性。词性标注是自然语言处理中一项非常重要的基础性工作。

汉语词性标注同样面临许多棘手的问题，其主要的难点可以归纳为以下三个方面：

不同的语言有不同的词性标注集。为了方便指明词的词性，可以给每个词性编码，可以具体参考 ICTCLAS 汉语词性标注集 ，其中，常见的有a表示形容词，d表示副词，n表示名词，p表示介词，v表示动词。

目前采用的词性标注方法主要有基于统计模型的标注方法、基于规则的标注方法、统计方法与规则方法相结合的方法、基于有限状态转换机的标注方法和基于神经网络的词性标注方法。

jieba分词中提供了词性标注功能，可以标注标注句子分词后每个词的词性，词性标注集采用北大计算所词性标注集，属于采用基于统计模型的标注方法，下面将通过实例讲解介绍如何使用jieba分词的词性标注接口、以及通过源码讲解其实现的原理。

示例代码如下所示，

控制台输出，

可以观察到“去”是动词，“北京大学”是机构名称，“玩”也是动词。

jieba分词的词性标注过程非常类似于jieba分词的分词流程，同时进行分词和词性标注。

在词性标注的时候，首先基于正则表达式（汉字）进行判断，1）如果是汉字，则会基于前缀词典构建有向无环图，然后基于有向图计算最大概率路径，同时在前缀词典中查找所分出的词的词性，如果没有找到，则将其词性标注为“x”（非语素字 非语素字只是一个符号，字母x通常用于代表未知数、符号）；如果HMM标志位置位，并且该词为未登录词，则通过隐马尔科夫模型对其进行词性标注；2）如果是其它，则根据正则表达式判断其类型，分别赋予“x”，“m”（数词 取英语numeral的第3个字母，n，u已有他用），“eng”（英文）。流程图如下所示，

其中，基于前缀词典构造有向无环图，然后基于有向无环图计算最大概率路径，原理及源码剖析，具体可参考