Beszédrész-jelölő (POS) és függőségi elemző API, spaCy alapján

Mi az a beszédrészlet-jelölés (POS)?

A Part-of-Speech tagger célja, hogy a szöveg minden egyes tokenjéhez beszédrészeket rendeljen. A token legtöbbször egy szó, de lehet írásjel is, például "," "." ";" stb. Végül a POS-tagger megmondja, hogy egy token főnév, ige, melléknév stb.-e. Mivel a nyelvi szerkezetek nyelvenként gyökeresen különböznek, a jó POS-taggereknek minden nyelvhez alkalmazkodniuk kell. Egyes nyelveket sokkal nehezebb elemezni, mint másokat.

Tegyük fel, hogy a következő mondatunk van:

John Doe is a Go developer at Google.

A POS tagger a következőket adja vissza:

Mi az a függőségi elemzés?

A függőségi elemzés a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP) a mondat nyelvtani szerkezetének elemzésére szolgáló technika. Segít megérteni, hogy a mondatban lévő szavak hogyan kapcsolódnak egymáshoz. Ez a szavak közötti függőségek azonosításával érhető el, lényegében annak jelölésével, hogy a szavak hogyan függenek egymástól a jelentés megadása érdekében.

A függőségi elemzés lényege egy függőségi fa (vagy gráf) felépítése, amelyben a csomópontok a mondat szavait, az élek pedig a szavak közötti kapcsolatokat jelölik. A függőségi fa minden egyes éle az összekapcsolt szavak között fennálló nyelvtani kapcsolat típusával van jelölve, például alany, tárgy, módosító stb. A fa gyökere általában a fő ige vagy a főmondat, amelyhez a többi szó kapcsolódik.

Noun Chunks

Miért használjunk beszédrész-jelölést és függőségi elemzést?

A természetes nyelvfeldolgozással foglalkozó adatfeldolgozók gyakran érdekeltek abban, hogy kutatási tevékenységük során a beszédrészek címkézését végezzék. Gyakran van szükségük függőségek automatikus elemzésére is (összetételek, nominális alanyok, determinánsok...).

A függőségi elemzések alapvető fontosságúak különböző NLP-feladatok, például a gépi fordítás, az információ-kivonatolás, a kérdésmegfejtés és az érzelemelemelemzés szempontjából, mivel a mondatok szintaktikai szerkezetének megértése jelentősen javíthatja ezen alkalmazások pontosságát és hatékonyságát. A függőségi elemzés lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy pontosabban megragadják a mondatok jelentését azáltal, hogy megértik, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a mondat összetevői (alanyok, predikátumok, tárgyak stb.).

Az NLP Cloud beszédrészlet-jelölő és függőségi elemző APIja

Az NLP Cloud egy olyan Part-Of-Speech tagging és függőségi elemző API-t javasol, amely lehetővé teszi, hogy ezt a műveletet a spaCy és a GiNZA alapján azonnal elvégezze. A Part-Of-Speech tagging és a függőségi elemzések nem túl erőforrás-igényesek, így az NLP Cloud API-ból történő végrehajtásuk során a válaszidő (latencia) nagyon alacsony. Ezt 15 különböző nyelven végezheti el.

További részletekért lásd a Part-Of-Speech címkézésről és a függőségi elemzésekről szóló dokumentációnkat. itt.

Gyakran ismételt kérdések

Mi az a POS tagging?

A POS-tagging, azaz a beszédrészek címkézése az a folyamat, amelynek során a mondat minden egyes szavához hozzárendelünk egy beszédrész-jelölést, például főnév, ige, melléknév stb. Ez a technika a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) egyik alapvető feladata, amelyet a mondatok nyelvtani szerkezetének megértéséhez használnak.

Mi az a függőségi elemzés?

A függőségi elemzés a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) olyan technikája, amely azonosítja a mondat nyelvtani szerkezetét, kapcsolatot teremt a "fej" szavak és az ezeket a fejeket módosító szavak között. Ez a folyamat egy függőségi elemzőfát eredményez, amely a szavak, például az alany, a tárgy és a módosítók közötti szintaktikai függőségeket reprezentálja.

Hogyan kapcsolódik egymáshoz a POS-tagolás és a függőségi elemzések a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP)?

A természetes nyelvi feldolgozásban (NLP) a POS (Part-of-Speech) címkézés az a folyamat, amelynek során egy szót egy szövegben úgy jelölünk meg, hogy az egy adott beszédrésznek felel meg, ami kulcsfontosságú a mondatok nyelvtani szerkezetének megértéséhez. A függőségi elemzés viszont a POS-címkézés által lefektetett alapokra építve elemzi a mondat nyelvtani szerkezetét azáltal, hogy kapcsolatot teremt a "fej" szavak és az ezeket a fejeket módosító szavak között, lényegében megmutatja, hogy a különböző beszédrészek hogyan hatnak egymásra egy mondaton belül a jelentés közvetítése érdekében.

Milyen algoritmusokat használnak általában a POS tagginghoz?

A beszédrészek (POS) címkézésére általánosan használt algoritmusok közé tartozik a rejtett Markov-modell (HMM), a feltételes véletlenszerű mezők (CRF) és a különböző mély tanulási modellek, például a rekurrens neurális hálózatok (RNN) és a transzformátor-alapú modellek, például a BERT. Ezek a megközelítések a szabályalapútól a valószínűségi és neurális hálózat alapú módszerekig terjednek, mindegyiknek megvannak a maga erősségei a különböző nyelvek és kontextusok kezelésében.

Milyen kihívásokkal kell szembenézni a POS tagging és a függőségi elemzések során?

A POS-címkézés során nagy kihívást jelent az olyan szavak kezelése, amelyeknek a szövegkörnyezet alapján több lehetséges címkéje is van, ami többértelműséghez vezet. A függőségi elemzéseknél a nyelvi kifejezések változékonysága miatt jelentős kihívást jelent a szintaktikai kapcsolatok pontos azonosítása, különösen az összetett, egymásba ágyazott vagy nem kanonikus szerkezetű mondatokban.

Mi a különbség a szabályalapú, a statisztikai és a neurális hálózati megközelítések között a POS-címkézés és a függőségi elemzések terén?

A szabályalapú megközelítések kézzel készített szabályokra és szótárakra támaszkodnak a POS-tagoláshoz és a függőségi elemzésekhez, így jól értelmezhetőek, de kevésbé rugalmasak a különböző nyelveken és területeken. Ezzel szemben a statisztikai módszerek kommentált korpuszokon képzett valószínűségi modelleket használnak a címkék és kapcsolatok előrejelzésére, amelyek jobb általánosíthatóságot kínálnak, míg a neurális hálózati megközelítések mély tanulási modelleket használnak a jellemzőreprezentációk és függőségek adatokból történő automatikus megtanulására, amelyek a legmodernebb teljesítményt nyújtják, de kevésbé értelmezhetőek.

Milyen eszközök vagy szoftverkönyvtárak állnak rendelkezésre a POS-címkézéshez és a függőségi elemzésekhez?

A POS-címkézéshez és a függőségi elemzésekhez népszerű szoftverkönyvtárak a Natural Language Toolkit (NLTK), a spaCy és a Stanford NLP. Mindegyik előre betanított modelleket és eszközöket biztosít a szöveg feldolgozásához különböző nyelvek és feladatok esetén.

Milyen nyelveket támogat az Ön AI API-ja a POS tagging és a függőségi elemzésekhez?

Támogatjuk a POS tagging és a függőségi elemzést 15 nyelven.

Kipróbálhatom a POS tagging és függőségi elemző API-t ingyenesen?

Igen, mint az NLP Cloud összes modellje, a POS tagging és a függőségi elemző API végpont is ingyenesen tesztelhető.

Hogyan kezeli az Ön AI API-ja az adatvédelmet és a biztonságot a POS-címkézési és függőségi elemzési folyamat során?

Az NLP Cloud az adatvédelemre összpontosít: nem naplózzuk és nem tároljuk az API-nkban tett kérések tartalmát. Az NLP Cloud megfelel a HIPAA- és a GDPR-szabályozásnak.