Grūtības ar mākslīgā intelekta vai pilnas paketes izstrādi? Mūsu eksperti ir gatavi jums palīdzēt: individuāli pielāgoti padomi, tehniskā integrācija un daudz kas cits. Sazinieties ar [email protected].

Runas daļu (POS) marķēšanas un atkarību analizēšanas API, pamatojoties uz spaCy

Kas ir izrunas daļas (POS) marķēšana?

Runas daļu tagera mērķis ir piešķirt runas daļas katram teksta simbolam. Lielākoties marķieris ir vārds, bet tas var būt arī interpunkcijas zīme, piemēram, "," "." "." ";" utt. Galu galā POS tageris jums pateiks, vai simbols ir lietvārds, darbības vārds, īpašības vārds utt. Tā kā valodu struktūras dažādās valodās krasi atšķiras, labiem POS taggeriem ir jāpielāgojas katrai valodai. Dažas valodas ir daudz grūtāk analizējamas nekā citas.

Pieņemsim, ka jums ir šāds teikums:

John Doe is a Go developer at Google.

POS tageris atgriezīs šādu informāciju:

Kas ir atkarību analīze?

Atkarību analīze dabiskās valodas apstrādē (NLP) ir teikuma gramatiskās struktūras analīzes metode. Tā palīdz saprast, kā vārdi teikumā ir saistīti viens ar otru. Tas tiek panākts, nosakot atkarības starp vārdiem, būtībā atzīmējot, kā vārdi ir atkarīgi viens no otra, lai piešķirtu nozīmi.

Atkarību analīzes pamatideja ir konstruēt atkarību koku (vai grafiku), kurā mezgli attēlo teikuma vārdus, bet malas - attiecības starp šiem vārdiem. Katra atkarību koka mala ir apzīmēta ar gramatisko attiecību veidu, kas pastāv starp savienotajiem vārdiem, piemēram, subjekts, objekts, modifikators utt. Koka sakne parasti ir galvenais darbības vārds vai galvenais teikums, uz kuru attiecas pārējie vārdi.

Vietniekvārda Chunks

Kāpēc izmantot daļējas runas marķēšanu un atkarību analīzi?

Datu zinātnieki, kas nodarbojas ar dabiskās valodas apstrādi, savos pētījumos bieži vien ir ieinteresēti veikt runas daļu marķēšanu. Viņiem bieži vien ir nepieciešams arī automātiski analizēt atkarības (savienojumi, nominālie temati, determinatori...).

Atkarību analīze ir ļoti svarīga dažādiem NLP uzdevumiem, piemēram, mašīntulkošanai, informācijas ieguvei, jautājumu atbildēm un noskaņojuma analīzei, jo teikumu sintaktiskās struktūras izpratne var ievērojami uzlabot šo lietojumu precizitāti un efektivitāti. Atkarību analīze ļauj algoritmiem precīzāk uztvert teikumu nozīmi, saprotot, kā teikuma komponenti (subjekti, predikāti, objekti u. c.) ir saistīti.

NLP Cloud runas daļu marķēšanas un atkarību analizēšanas API

NLP Cloud piedāvā Runas daļu marķēšanas un atkarību analīzes API, kas ļauj veikt šo darbību, pamatojoties uz spaCy un GiNZA. Runas daļu marķēšana un atkarību parsēšana nav resursu ietilpīgas, tāpēc atbildes laiks (latence), veicot tās no NLP Cloud API, ir ļoti mazs. To var veikt 15 dažādās valodās.

Lai iegūtu sīkāku informāciju, skatiet mūsu dokumentāciju par daļējas runas marķēšanu un atkarību analīzi. šeit.

Izmēģiniet POS marķēšanu
bez maksas

Biežāk uzdotie jautājumi

Kas ir POS marķēšana?

POS marķēšana jeb runas daļu marķēšana ir process, kurā katram teikuma vārdam tiek piešķirta runas daļas etiķete, piemēram, lietvārds, darbības vārds, īpašības vārds utt. Šis paņēmiens ir fundamentāls uzdevums dabiskās valodas apstrādē (NLP), ko izmanto, lai izprastu teikumu gramatisko struktūru.

Kas ir atkarību analīze?

Atkarību analīze ir dabiskās valodas apstrādes (NLP) paņēmiens, kas nosaka teikuma gramatisko struktūru, nosakot attiecības starp "galvenes" vārdiem un vārdiem, kuri modificē šīs galvas. Šī procesa rezultātā tiek izveidots atkarību sadalījuma koks, kas atspoguļo sintaktiskās atkarības starp vārdiem, piemēram, subjekts, objekts un modifikatori.

Kā dabiskās valodas apstrādē (NLP) savstarpēji saistās POS marķēšana un atkarību analīze?

Dabiskās valodas apstrādē (NLP) POS (Part-of-Speech) tagošana ir process, kurā tiek atzīmēts vārds tekstā kā atbilstošs noteiktai runas daļai, kas ir ļoti svarīgi, lai izprastu teikumu gramatisko struktūru. Savukārt atkarību analīze balstās uz POS marķēšanas pamatiem, lai analizētu teikuma gramatisko struktūru, nosakot sakarības starp "galvas" vārdiem un vārdiem, kas modificē šīs galvas, būtībā parādot, kā dažādas runas daļas mijiedarbojas teikumā, lai nodotu nozīmi.

Kādi algoritmi parasti tiek izmantoti POS marķēšanai?

Runas daļu apzīmēšanai (POS) parasti izmanto tādus algoritmus kā HMM (Hidden Markov Model), CRF (Conditional Random Fields) un dažādus dziļās mācīšanās modeļus, piemēram, RNN (Recurrent Neuro Networks) un uz transformatoriem balstītus modeļus, piemēram, BERT. Šīs pieejas ietver gan uz noteikumiem balstītas, gan uz varbūtību un neironu tīkliem balstītas metodes, un katrai no tām ir savas stiprās puses dažādu valodu un kontekstu apstrādē.

Ar kādām problēmām saskaras POS tagu un atkarību analīze?

POS tagu veidošanā galvenā problēma ir saistīta ar vārdiem, kuriem ir vairāki iespējamie tagi, pamatojoties uz kontekstu, un tas rada neskaidrības. Atkarību analīzē precīza sintaktisko attiecību noteikšana, jo īpaši sarežģītos teikumos ar ligzdotām vai nekanoniskām struktūrām, rada ievērojamu izaicinājumu valodas izteiksmes veidu mainīguma dēļ.

Kādas ir atšķirības starp uz noteikumiem balstītām, statistiskām un neironu tīklu pieejām POS marķēšanā un atkarību analīzē?

Uz noteikumiem balstītas pieejas balstās uz ar rokām izstrādātiem noteikumiem un vārdnīcām POS tagu un atkarību analīzes veikšanai, tāpēc tās ir viegli interpretējamas, bet mazāk elastīgas dažādās valodās un jomās. Turpretī statistiskās metodes izmanto uz anotētiem korpusiem apmācītus varbūtības modeļus, lai prognozētu tagus un sakarības, tādējādi nodrošinot labāku vispārinājumu, savukārt neironu tīklu pieejas izmanto dziļas mācīšanās modeļus, lai automātiski apgūtu pazīmju reprezentācijas un atkarības no datiem, nodrošinot mūsdienīgu veiktspēju, bet ar mazāku interpretējamību.

Kādi rīki vai programmatūras bibliotēkas ir pieejamas POS marķēšanai un atkarību analīzei?

POS marķēšanai un atkarību analīzei populāras ir šādas programmatūras bibliotēkas: Natural Language Toolkit (NLTK), spaCy un Stanford NLP. Katrā no tām ir pieejami iepriekš apmācīti modeļi un rīki teksta apstrādei dažādās valodās un uzdevumiem.

Kādas valodas jūsu AI API atbalsta POS marķēšanai un atkarību analīzei?

Mēs atbalstām POS marķēšanu un atkarību analīzi 15 valodās.

Vai varu bez maksas izmēģināt jūsu POS marķēšanas un atkarību analizēšanas API?

Jā, tāpat kā visus NLP mākoņa modeļus, arī POS marķēšanas un atkarību analīzes API galapunktu var testēt bez maksas.

Kā jūsu AI API apstrādā datu konfidencialitāti un drošību POS marķēšanas un atkarību analizēšanas procesā?

NLP mākoņa uzmanības centrā ir datu konfidencialitāte: mēs nereģistrējam un neglabājam jūsu veikto API pieprasījumu saturu. NLP Cloud atbilst HIPAA un GDPR prasībām.
Izmēģiniet POS marķēšanu
bez maksas