词性标注（part-of-speech tagging）是自然语言处理中的一项基本任务，其目的是为文本中的每个词汇赋予一个标记，表示该词汇在语法和语义上的词性。词性标注可以帮助我们理解句子的结构，从而更好地进行文本分析和语义理解。

  例如，对于句子"I love reading books"，词性标注可以将"I"标记为代词，"love"标记为动词，"reading"标记为名词（动名词），"books"标记为名词（复数）等等。

  词性标注算法通常基于机器学习方法，其训练数据是已经标注了词性的语料库。常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）和神经网络等。这些算法根据上下文环境、词汇形态和语法规则等特征来推断每个词汇的词性。

  词性标注在自然语言处理中有着广泛的应用。它可以用于句法分析、语义角色标注、命名实体识别、机器翻译、信息抽取等任务中。词性标注还可以帮助机器理解语义，从而提升文本相关任务的准确性和效率。