您说您需要“解析”每个句子。您可能已经知道这一点，但是为了明确起见，在NLP中，术语“解析”通常意味着恢复某种分层的语法结构。最常见的类型是构成结构（例如，通过上下文无关的语法）和依赖结构。

如果需要层次结构，建议您考虑从解析器开始。我知道的大多数解析器在解析过程中都包含POS标记，并且可能提供比有限状态POS标记器更高的准确性标记（Caveat-
与依赖解析器相比，我对构成解析器更为熟悉。某些或大多数依赖解析器可能会需要POS标签作为输入）。

解析的最大缺点是时间复杂度。有限状态POS标记器通常以每秒数千个字的速度运行。即使是贪婪的依赖解析器也要慢得多，组成解析器通常以每秒1-5个句子的速度运行。因此，如果您不需要层次结构，则可能要坚持使用有限状态POS标记器以提高效率。

如果确定需要解析结构，请提出以下建议：

我认为@aab建议的Stanford解析器同时包含成分解析器和依赖解析器。

伯克利解析器（http://code.google.com/p/berkeleyparser/）是非常知名的PCFG组成解析器，具有最先进的准确性（我相信，它等于或优于斯坦福解析器）
，并且相当有效（每秒约3-5个句子）。

BUBS解析器（http://code.google.com/p/bubs-parser/）也可以使用高精度的伯克利语法运行，并将效率提高到大约15-20句/秒。全面披露-我是该解析器的主要研究人员之一。

警告：这两个解析器都是研究代码，并带来所有问题。但我希望看到人们实际上在使用BUBS，因此，如果对您有用，请尝试一下，并与我联系以提出问题，评论，建议等。

如有需要，可以参考一些维基百科的背景资料：

• 上下文无关的语法：http : //en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_context-free_grammar

• 依赖语法：http : //en.wikipedia.org/wiki/Dependency_grammar