Võitlevad tehisintellekti või täieliku arendusega? Meie eksperdid on siin, et teid juhendada: kohandatud nõuanded, tehniline integratsioon ja palju muud. Võtke ühendust aadressil [email protected].

Kõneosade (POS) märgistamine ja sõltuvuste analüüs API, mis põhineb spaCy-l

Mis on POS-märgistamine (Part-Of-Speech)?

Part-of-Speech taggeri eesmärk on määrata igale teksti märgendile kõneosad. Enamasti on märgendiks sõna, kuid see võib olla ka kirjavahemärk nagu "," "." ";" jne. Lõppkokkuvõttes ütleb POS-tagger teile, kas märgend on nimisõna, verb, omadussõna jne. Kuna keelte struktuurid on eri keeltes väga erinevad, peavad head POS-tähistajad kohanduma iga keelega. Mõnda keelt on palju raskem analüüsida kui teisi.

Oletame, et teil on järgmine lause:

John Doe is a Go developer at Google.

POS-tagger annab tagasi järgmise tulemuse:

Mis on sõltuvuse analüüs?

Sõltuvusanalüüs loomulikus keeletöötluses (NLP) on tehnika lause grammatilise struktuuri analüüsimiseks. See aitab mõista, kuidas sõnad lauses omavahel seotud on. See saavutatakse sõnade vaheliste sõltuvuste tuvastamisega, mis tähendab sisuliselt seda, et sõnad sõltuvad üksteisest, et anda tähendust.

Sõltuvusanalüüsi põhiidee on konstrueerida sõltuvuspuu (või graaf), mille sõlmed kujutavad lause sõnu ja servad nende sõnade vahelisi seoseid. Sõltuvuspuu iga serv on tähistatud grammatilise suhte tüübiga, mis on seotud sõnade vahel, näiteks subjekt, objekt, modifikaator jne. Puu juureks on tavaliselt põhiverbi või põhilause, millega teised sõnad on seotud.

Nomen Chunks

Miks kasutada kõneosade märgendamist ja sõltuvuse analüüsimist?

Loomuliku keeletöötlusega tegelevad andmeteadlased on oma uurimistegevuses sageli huvitatud osa-kõne märgistamisest. Samuti on neil sageli vaja automaatselt analüüsida sõltuvusi (ühendid, nimisubjektid, determinandid...).

Sõltuvusanalüüs on oluline erinevate NLP-ülesannete jaoks, nagu masintõlge, teabe väljavõtmine, küsimustele vastamine ja tunnetusanalüüs, sest lausete süntaktilise struktuuri mõistmine võib oluliselt parandada nende rakenduste täpsust ja tõhusust. Sõltuvusanalüüs võimaldab algoritmidel mõista lausete tähendust täpsemalt, mõistes, kuidas lause komponendid (subjektid, predikaadid, objektid jne) on omavahel seotud.

NLP Cloud'i Part-Of-Speech tagging ja Dependency Parsing API

NLP Cloud pakub välja Part-Of-Speech tagging ja sõltuvuste parsimise API, mis võimaldab seda operatsiooni teha spaCy ja GiNZA põhjal. Part-Of-Speech sildistamine ja sõltuvuse analüüs ei ole väga ressursimahukas, seega on vastamisaeg (latentsus) nende teostamisel NLP Cloud API-st väga väike. Seda saab teha 15 erinevas keeles.

Lisateavet leiate meie dokumentatsioonist Part-Of-Speech taggingi ja sõltuvuse analüüsist. siin.

Proovige POS-märgistamist
tasuta

Korduma kippuvad küsimused

Mis on POS-märgistamine?

POS-märgistamine ehk part-of-speech tagging on protsess, mille käigus määratakse igale sõnale lauses sõnasõna, näiteks nimisõna, verb, omadussõna jne. See tehnika on loomulikus keeletöötluses (NLP) põhiline ülesanne, mida kasutatakse lausete grammatilise struktuuri mõistmiseks.

Mis on sõltuvuse analüüs?

Sõltuvusanalüüs on loomuliku keeletöötluse (NLP) tehnika, mis tuvastab lause grammatilise struktuuri, luues seoseid "peasõnade" ja neid peasõnu modifitseerivate sõnade vahel. Selle protsessi tulemuseks on sõltuvusanalüüsi puu, mis kujutab sõnade, näiteks subjekti, objekti ja modifikaatorite vahelisi süntaktilisi sõltuvusi.

Kuidas on POS-märgistamine ja sõltuvuse analüüs omavahel seotud loomuliku keele töötlemisel (NLP)?

Loomuliku keele töötlemisel (NLP) on POS (Part-of-Speech) märgistamine protsess, mille käigus märgitakse sõna tekstis vastavaks konkreetsele kõneosale, mis on oluline lausete grammatilise struktuuri mõistmiseks. Sõltuvusanalüüs seevastu tugineb POS-märgistamise abil loodud alusele, et analüüsida lause grammatilist struktuuri, luues seoseid "peasõnade" ja neid peasõnu modifitseerivate sõnade vahel, näidates sisuliselt, kuidas erinevad kõneosad suhtlevad lauses, et anda edasi tähendust.

Milliseid algoritme kasutatakse tavaliselt POS-märgistamiseks?

Üldkasutatavad algoritmid kõneosade märgistamiseks (POS) hõlmavad varjatud Markovi mudelit (HMM), tingimuslikke juhuvälju (CRF) ja erinevaid süvaõppe mudeleid, nagu rekursiivsed närvivõrgud (RNN) ja transformaatoritel põhinevad mudelid, nagu BERT. Need lähenemisviisid ulatuvad reeglipõhistest kuni tõenäosuspõhiste ja närvivõrgupõhiste meetoditeni, millest igaühel on oma tugevused erinevate keelte ja kontekstide käsitlemisel.

Millised on probleemid POS-märgistamise ja sõltuvuse analüüsiga?

POS-märgistamise puhul on suureks väljakutseks selliste sõnade käsitlemine, millel on kontekstist lähtuvalt mitu võimalikku märgistust, mis põhjustab mitmetähenduslikkust. Sõltuvusanalüüsis on keeleliste väljendite varieeruvuse tõttu märkimisväärne väljakutse süntaktiliste seoste täpne tuvastamine, eriti keeruliste lausete puhul, kus on sisseehitatud või mittekanoonilised struktuurid.

Millised on erinevused reeglipõhiste, statistiliste ja neurovõrgupõhiste lähenemisviiside vahel POS-märgistamisel ja sõltuvuse analüüsimisel?

Reeglipõhised lähenemisviisid tuginevad POS-märgistamise ja sõltuvuse analüüsimisel käsitsi koostatud reeglitele ja sõnastikele, mis muudab need väga hästi tõlgendatavaks, kuid vähem paindlikuks eri keeltes ja valdkondades. Seevastu statistilised meetodid kasutavad märgendite ja seoste prognoosimiseks tõenäosuslikke mudeleid, mis on välja õpetatud annoteeritud korpuste põhjal, pakkudes paremat üldistust, samas kui neuronivõrgumeetodid kasutavad sügavõppe mudeleid, et õppida automaatselt andmete põhjal tunnuste ja sõltuvuste kujutamist, pakkudes tipptasemel tulemusi, kuid vähem tõlgendatavust.

Milliseid vahendeid või tarkvararaamatukogusid on olemas POS-märgistamise ja sõltuvuste analüüsimiseks?

POS-märgistamise ja sõltuvuste lahtimõtestamise jaoks on populaarsed tarkvararaamatukogud Natural Language Toolkit (NLTK), spaCy ja Stanford NLP. Igaüks neist pakub eelnevalt treenitud mudeleid ja vahendeid teksti töötlemiseks erinevate keelte ja ülesannete jaoks.

Milliseid keeli toetab teie AI API POS-märgistamise ja sõltuvuse analüüsimiseks?

Toetame POS-märgistamist ja sõltuvuse analüüsimist 15 keeles.

Kas ma võin proovida teie POS-märgistamise ja sõltuvuste analüüsi API-d tasuta?

Jah, nagu kõiki NLP Cloudi mudeleid, saab ka POS-märgistamise ja sõltuvuste analüüsi API-punkti testida tasuta.

Kuidas teie tehisintellekti API käsitleb andmete privaatsust ja turvalisust POS-märgistamise ja sõltuvuse analüüsi protsessi ajal?

NLP Cloud keskendub andmete privaatsusele: me ei logi ega salvesta meie API-le tehtud päringute sisu. NLP Cloud on nii HIPAA kui ka GDPR-i nõuetele vastav.
Proovige POS-märgistamist
tasuta