歷史
詞性標註是隨著語料庫的建立而提出的，在其發展初期是語料庫中語法分析器（parser）的組件之一，詞性標註的早期工作包括賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）TDAP（Transformations and Discourse Analysis Project）項目中的語法結構模型 ，以及Sheldon Klein和Robert F. Simmons通過人工指定的上下文規則建立的自動化詞性標註系統CGC（Computational Grammar Coder） 。1971年，Barbara B. Greene和Gerald M. Rubin以Klein and Simmons (1963)為基礎開發了詞性標註系統TAGGIT，並首次對大規模詞庫Brown Corpus進行了詞性標註 。
1985年，Andrew D. Beale使用統計學習方法為Lancaster-Oslo-Bergen Corpus開發了詞性標註系統CLAWS （Constituent-Likelihood Automatic Word tagging System） ，1987年，Steven DeRose使用動態規劃方法對Brown Corpus進行了詞性標註 。統計學習方法的成功和更大規模的語料庫，例如British National Corpus的出現，為詞性標註研究中機器學習方法的引入奠定了基礎。二十世紀80-90年代，學界開始嘗試使用隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）進行詞性標註並取得了成功 ，以HMM為代表的詞性標註方法也由此被廣泛套用於各類大規模語料庫的NLP和文本挖掘 。
理論
詞性標註在本質上是分類問題，將語料庫中的單詞按詞性分類。一個詞的詞性由其在所屬語言的含義、形態和語法功能決定。以漢語為例，漢語的詞類系統有18個子類，包括7類體詞，4類謂詞、5類虛詞、代詞和感嘆詞。詞類不是閉合集，而是有兼詞現象，例如“制服”在作為“服裝”和作為“動作”時會被歸入不同的詞類，因此詞性標註與上下文有關 。對詞類的理論研究可以得到基於人工規則的詞性標註方法，這類方法對句子的形態進行分析並按預先給定的規則賦予詞類 。
算法
詞性標註的機器學習算法主要為序列模型，包括HMM、最大熵馬爾可夫模型（Maximum Entropy Markov Model, MEMM）、條件隨機場（Conditional random fields,CRFs）等廣義上的馬爾可夫模型成員 ，以及以循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）為代表的深度學習算法 。此外，一些機器學習的常規分類器，例如支持向量機（Support Vector Machine, SVM）在改進後也可用於詞性標註 。
套用
詞性標註是文本數據的預處理環節之一，原始文本在NLP或文本挖掘套用中，首先通過字元分割（word segmentation）和字元嵌入（word embedding）被向量化，隨後通過詞性標註得到高階層特徵，並輸入語法分析器執行語義分析（sentiment analysis）、指代消解（coreference resolution）等任務 。
