老挝位于东南半岛北部,属于东南亚国家,且与中国毗邻,作为“一带一路”倡议沿线国家之一,其发展命运紧密地和中国联系在一起。由于两国之间语言不通且国内外对老挝语的研究较少,这严重制约了两国的交流与发展,因此本文的研究为老挝语的研究提供了基础,对老挝语其他后续任务的研究提供了重要的研究价值,可以推动老挝语自然语言处理领域的进一步研究。通过对老挝语的语言组成成分、老挝语句子特征、以及老挝词结构特征的分析和研究,本文主要围绕融合老挝语多特征的词性标注方法开展了一系列的研究工作,主要包括以下三个部分:（1）由于老挝语句子较长,导致数据在传递过程中容易丢失,严重制约了老挝语词性标标注研究。在对各模型进行比较分析后本文采用Transfomer+CRF作为基础模型,并以此来对老挝语句子进行长远上下文信息提取,解决重要信息丢失问题。首先,使用老挝语词向量作为输入;其次,使用Transformer对老挝语句子进行长远上下文信息提取,解决重要信息丢失问题;最后,使用CRF提取相邻词性约束关系,从而获取最优词性标签。实验结果表明,在同一老挝语料集的情况下,基础网络模型的精确率、召回率和F1值分别为93.73%、92.68%、93.20%。（2）目前流行的词性标注方法严重依赖语料规模及人工提取特征的质量;然而,老挝语资源稀缺、词形复杂,导致老挝语词性标注研究任务中不仅面临语料及特征选取的挑战还存在大量低频词和未登录词的词性识别问题。因此,本文提出一种融合多粒度特征的老挝语词性标注方法,通过在Transfomer+CRF模型的基础上融合老挝字符、音节和词特征,获取丰富老挝语料信息,提升模型识别老挝词性标注的准确率。首先,将老挝字符向量和音节向量输入CNN中,自动获取含有丰富老挝词信息的字符词特征向量和音节词特征向量;其次,将字符词特征向量、音节词特征向量与预训练的词向量进行线性拼接,获得融合了多粒度特征的老挝词特征向量;然后,将老挝词特征向量输入Transformer层,得到老挝句式语义特征;最后,使用CRF提取相邻词性约束关系,从而获取最优词性标签。实验结果表明,在同一老挝语料集的情况下,通过融合多粒度特征能有效提升基础网络模型对老挝语的词性标注效果,准确率达到94.64%。（3）老挝语语料稀缺,导致模型性能不稳定,存在过拟合风险。本文提出了一种融合多粒度特征的多任务老挝语词性标注研究方法,构建了融合老挝字符、音节和词特征的多任务老挝词性标注模型。由于命名实体识别和词性标注都属于基础的自然语言处理任务,且二者处理任务方法极度相似,基于多任务学习思想,将老挝语词性标注任务作为主任务,老挝命名实体识别任务作为辅助任务,进行联合训练。为了进一步证明多任务学习的有效性,在实验部分增加了Att-Bilstm-CRF模型作为对比模型,在同一老挝数据集下,分别进行词性标注作为主任务、命名实体识别作为辅助任务的多任务学习和仅有词性标注任务的单任务学习模型进行比较分析。实验结果表明,在语料有限的情况下,主任务和辅助任务之间通过参数共享的方式可以进一步加强模型的性能,提高模型泛化能力,降低模型过拟合的风险,最终获得更优的词性标注标签,且该网络准确率达到94.64%。