Susiduriate su sunkumais dirbtinio intelekto arba viso paketo kūrimo srityje? Mūsų ekspertai padės jums: teiksime pritaikytus patarimus, techninę integraciją ir dar daugiau. Kreipkitės į [email protected].

Dalies kalbos (POS) žymėjimo ir priklausomybių analizės API, pagrįsta spaCy

Kas yra kalbos dalies (POS) žymėjimas?

Dalies kalbos žymeklio tikslas - kiekvienam teksto ženklui priskirti kalbos dalis. Ženklas dažniausiai yra žodis, bet tai gali būti ir skyrybos ženklai, pavyzdžiui, "," "." ";" ir t. t. Galiausiai POS žymeklis pasakys, ar simbolis yra daiktavardis, veiksmažodis, būdvardis ir t. t. Kadangi kalbų struktūros skirtingose kalbose iš esmės skiriasi, geri POS žymekliai turi prisitaikyti prie kiekvienos kalbos. Kai kurias kalbas analizuoti daug sunkiau nei kitas.

Tarkime, turite tokį sakinį:

John Doe is a Go developer at Google.

POS žymeklis grąžins šiuos duomenis:

Kas yra priklausomybių analizė?

Priklausomybių analizė natūralios kalbos apdorojimo (NLP) srityje yra sakinio gramatinės struktūros analizės metodas. Jis padeda suprasti, kaip sakinyje esantys žodžiai susiję vienas su kitu. Tai pasiekiama nustatant žodžių priklausomybę, iš esmės pažymint, kaip žodžiai priklauso vienas nuo kito, kad suteiktų reikšmę.

Pagrindinė priklausomybių analizės idėja - sudaryti priklausomybių medį (arba grafą), kurio mazgai reiškia sakinio žodžius, o briaunos - ryšius tarp šių žodžių. Kiekviena priklausomybių medžio briauna žymima gramatinio ryšio, egzistuojančio tarp sujungtų žodžių, tipu, pavyzdžiui, subjektas, objektas, modifikatorius ir t. t. Medžio šaknis paprastai yra pagrindinis veiksmažodis arba pagrindinis sakinys, su kuriuo susiję kiti žodžiai.

Daiktavardžių dalys

Kodėl verta naudoti kalbos dalių žymėjimą ir priklausomybės analizės metodą?

Duomenų mokslininkai, dirbantys su natūralios kalbos apdorojimu, dažnai domisi kalbos dalių žymėjimu. Jiems taip pat dažnai reikia automatiškai analizuoti priklausomybes (junginius, vardinius dalykus, determinatorius...).

Priklausomybių analizė yra labai svarbi įvairioms NLP užduotims, pavyzdžiui, mašininiam vertimui, informacijos gavybai, klausimų atsakymams ir nuotaikų analizei, nes sakinių sintaksinės struktūros supratimas gali gerokai padidinti šių programų tikslumą ir efektyvumą. Priklausomybių analizė leidžia algoritmams tiksliau suvokti sakinių prasmę, nes jie supranta, kaip sakinio komponentai (subjektai, predikatai, objektai ir kt.) yra susiję.

"NLP Cloud" kalbos dalių žymėjimo ir priklausomybių analizės API

"NLP Cloud" siūlo kalbos dalių žymėjimo ir priklausomybių analizės API, kuri leidžia atlikti šią operaciją iš karto, remiantis spaCy ir GiNZA. Dalies kalbos žymėjimui ir priklausomybių parsavimui nereikia daug išteklių, todėl atsako laikas (uždelsimas), kai jie atliekami naudojant NLP Cloud API, yra labai mažas. Galite tai atlikti 15 skirtingų kalbų.

Daugiau informacijos rasite mūsų dokumentuose apie kalbos dalies žymėjimą ir priklausomybių analizę. čia.

Išbandykite POS žymėjimą
nemokamai

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra POS žymėjimas?

POS žymėjimas, arba kalbos dalių žymėjimas, - tai procesas, kurio metu kiekvienam sakinio žodžiui priskiriama kalbos dalies etiketė, pvz., daiktavardžio, veiksmažodžio, būdvardžio ir pan. Šis metodas yra pagrindinė natūralios kalbos apdorojimo (NLP) užduotis, naudojama norint suprasti gramatinę sakinių struktūrą.

Kas yra priklausomybių analizė?

Priklausomybių analizė - tai natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodas, kuriuo nustatoma gramatinė sakinio struktūra, nustatomi ryšiai tarp "pagrindinių" žodžių ir žodžių, kurie keičia tuos pagrindinius žodžius. Šio proceso rezultatas - priklausomybių analizės medis, kuriame vaizduojamos sintaksinės priklausomybės tarp žodžių, pavyzdžiui, subjekto, objekto ir modifikatorių.

Kaip tarpusavyje susiję POS žymėjimas ir priklausomybių analizė natūraliosios kalbos apdorojime (NLP)?

Natūraliosios kalbos apdorojimo (NLP) srityje POS (angl. Part-of-Speech) žymėjimas yra procesas, kurio metu tekste esantis žodis pažymimas kaip atitinkantis tam tikrą kalbos dalį, o tai labai svarbu norint suprasti gramatinę sakinių struktūrą. Kita vertus, priklausomybės analizė remiasi POS žymėjimo pagrindu ir padeda analizuoti gramatinę sakinio struktūrą, nustatydama žodžių "galvų" ir žodžių, kurie keičia tas galvas, ryšius, iš esmės parodydama, kaip skirtingos kalbos dalys sąveikauja sakinyje, kad perteiktų prasmę.

Kokie algoritmai dažniausiai naudojami POS žymėjimui?

Dažniausiai naudojami kalbos dalies žymėjimo algoritmai apima paslėptąjį Markovo modelį (HMM), sąlyginius atsitiktinius laukus (CRF) ir įvairius gilaus mokymosi modelius, pavyzdžiui, pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN) ir transformatoriais pagrįstus modelius, tokius kaip BERT. Šie metodai apima nuo taisyklėmis grindžiamų iki tikimybinių ir neuroniniais tinklais pagrįstų metodų, kurių kiekvienas pasižymi savitais privalumais, taikomais skirtingoms kalboms ir kontekstams.

Su kokiais iššūkiais susiduriama atliekant POS žymėjimą ir priklausomybių analizę?

Pagrindinis POS žymėjimo iššūkis yra žodžių, kurie gali būti žymimi keliomis žymėmis, atsižvelgiant į kontekstą, todėl kyla dviprasmybių. Atliekant priklausomybių analizę, dėl kalbinių išraiškų kintamumo didelis iššūkis yra tiksliai nustatyti sintaksinius ryšius, ypač sudėtinguose sakiniuose, turinčiuose lizdines arba nekanonines struktūras.

Kuo skiriasi taisyklėmis pagrįsti, statistiniai ir neuroninių tinklų metodai POS žymėjimui ir priklausomybių analizei?

Taisyklėmis pagrįsti metodai remiasi rankiniu būdu sukurtomis taisyklėmis ir žodynais POS žymėjimui ir priklausomybių analizei, todėl juos galima lengvai interpretuoti, tačiau jie mažiau lankstūs įvairiose kalbose ir srityse. Priešingai, statistiniai metodai naudoja tikimybinius modelius, apmokytus pagal anotuotus korpusus, kad nuspėtų žymas ir ryšius, todėl yra geriau apibendrinami, o neuroninių tinklų metodai naudoja gilaus mokymosi modelius, kad automatiškai išmoktų požymių reprezentacijas ir priklausomybes iš duomenų, todėl užtikrina naujausią našumą, bet yra mažiau aiškinami.

Kokių įrankių ar programinės įrangos bibliotekų galima rasti POS žymėjimui ir priklausomybių analizei?

POS žymėjimui ir priklausomybių analizavimui naudojamos populiarios programinės įrangos bibliotekos: "Natural Language Toolkit" (NLTK), "spaCy" ir "Stanford NLP". Kiekvienoje iš jų pateikiami iš anksto apmokyti modeliai ir įrankiai, skirti įvairioms kalboms ir užduotims apdoroti.

Kokias kalbas palaiko jūsų dirbtinio intelekto sąsajos sąsajos API POS žymėjimui ir priklausomybių analizavimui?

Palaikome POS žymas ir priklausomybių analizes 15 kalbų.

Ar galiu nemokamai išbandyti jūsų POS žymėjimo ir priklausomybių analizės API?

Taip, kaip ir visus "NLP Cloud" modelius, POS žymėjimo ir priklausomybių analizės API galinį tašką galima išbandyti nemokamai.

Kaip jūsų dirbtinio intelekto sąsajos sąsajoje (API) užtikrinamas duomenų privatumas ir saugumas POS žymėjimo ir priklausomybių analizės proceso metu?

"NLP Cloud" yra orientuota į duomenų privatumą: mes neregistruojame ir nesaugome užklausų, kurias atliekate naudodamiesi mūsų API, turinio. "NLP Cloud" atitinka HIPAA ir BDAR reikalavimus.
Išbandykite POS žymėjimą
nemokamai