API de marcação de parte da fala (POS) e análise de dependência, baseada no spaCy

O que é a etiquetagem de parte do discurso (POS)?

O objetivo de um etiquetador Part-of-Speech é atribuir partes do discurso a cada token no seu texto. Um token é uma palavra, na maioria das vezes, mas também pode ser pontuação como "," "." ";" etc. No final, o etiquetador POS dir-lhe-á se um token é um substantivo, um verbo, um adjetivo, etc. Como as estruturas linguísticas são radicalmente diferentes de uma língua para outra, os bons etiquetadores POS têm de se adaptar a cada língua. Algumas línguas são muito mais difíceis de analisar do que outras.

Digamos que tem a seguinte frase:

John Doe is a Go developer at Google.

O etiquetador POS devolverá o seguinte:

"John": substantivo próprio
"Does": substantivo próprio
"is": verbo auxiliar
"a": determinante
"Go": substantivo próprio
"developer": substantivo
"at": adposição
"Google": substantivo próprio
".": pontuação

O que é a análise de dependência?

A análise de dependências no Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma técnica para analisar a estrutura gramatical de uma frase. Ajuda a compreender a forma como as palavras de uma frase se relacionam entre si. Isto é conseguido através da identificação de dependências entre palavras, marcando essencialmente a forma como as palavras dependem umas das outras para conferir significado.

A ideia central da análise de dependências é construir uma árvore de dependências (ou gráfico) em que os nós representam as palavras de uma frase e as arestas representam as relações entre essas palavras. Cada aresta na árvore de dependências é identificada com o tipo de relação gramatical que existe entre as palavras ligadas, como sujeito, objeto, modificador, etc. A raiz da árvore é normalmente o verbo principal ou a oração principal com a qual as outras palavras se relacionam.

Fragmentos de substantivos

Porquê utilizar a etiquetagem de parte do discurso e a análise de dependência?

Os cientistas de dados que trabalham no processamento de linguagem natural estão frequentemente interessados em efetuar a etiquetagem de parte do discurso nas suas actividades de investigação. Também necessitam frequentemente de analisar automaticamente as dependências (compostos, sujeitos nominais, determinantes...).

A análise de dependências é crucial para várias tarefas de PLN, como a tradução automática, a extração de informações, a resposta a perguntas e a análise de sentimentos, porque a compreensão da estrutura sintáctica das frases pode melhorar significativamente a precisão e a eficácia destas aplicações. A análise de dependências permite que os algoritmos apreendam o significado das frases com maior precisão, compreendendo a forma como os componentes de uma frase (sujeitos, predicados, objectos, etc.) estão ligados.

Perguntas mais frequentes

O que é a etiquetagem POS?

A etiquetagem POS, ou etiquetagem de parte do discurso, é o processo de atribuição de uma etiqueta de parte do discurso, como substantivo, verbo, adjetivo, etc., a cada palavra de uma frase. Esta técnica é uma tarefa fundamental no processamento de linguagem natural (PLN), utilizada para compreender a estrutura gramatical das frases.

O que é a análise de dependências?

A análise de dependências é uma técnica de processamento de linguagem natural (PLN) que identifica a estrutura gramatical de uma frase, estabelecendo relações entre palavras "cabeça" e palavras que modificam essas cabeças. Este processo resulta numa árvore de análise de dependências que representa as dependências sintácticas entre palavras, tais como sujeito, objeto e modificadores.

Como é que a etiquetagem POS e a análise de dependência se relacionam entre si no processamento de linguagem natural (PNL)?

No processamento de linguagem natural (PNL), a etiquetagem POS (Part-of-Speech) é o processo de marcar uma palavra num texto como correspondendo a uma determinada parte do discurso, o que é crucial para compreender a estrutura gramatical das frases. A análise de dependência, por outro lado, baseia-se nos fundamentos estabelecidos pela marcação POS para analisar a estrutura gramatical de uma frase, estabelecendo relações entre palavras "cabeça" e palavras que modificam essas cabeças, mostrando essencialmente como diferentes partes do discurso interagem numa frase para transmitir significado.

Que algoritmos são normalmente utilizados para a etiquetagem POS?

Os algoritmos habitualmente utilizados para a etiquetagem Part-of-Speech (POS) incluem o Modelo de Markov Oculto (HMM), os Campos Aleatórios Condicionais (CRF) e vários modelos de aprendizagem profunda, como as Redes Neuronais Recorrentes (RNN) e os modelos baseados em transformadores, como o BERT. Estas abordagens vão desde métodos baseados em regras a métodos probabilísticos e baseados em redes neurais, cada um com os seus pontos fortes no tratamento de diferentes línguas e contextos.

Quais são os desafios enfrentados na etiquetagem POS e na análise de dependências?

Na etiquetagem POS, um grande desafio é lidar com palavras que têm múltiplas etiquetas possíveis com base no contexto, o que leva à ambiguidade. Na análise de dependências, a identificação exacta das relações sintácticas, especialmente em frases complexas com estruturas aninhadas ou não canónicas, constitui um desafio significativo devido à variabilidade das expressões linguísticas.

Quais são as diferenças entre as abordagens baseadas em regras, estatísticas e redes neuronais na etiquetagem de POS e análise de dependências?

As abordagens baseadas em regras dependem de regras e dicionários artesanais para a marcação de POS e análise de dependências, o que as torna altamente interpretáveis, mas menos flexíveis entre línguas e domínios. Em contrapartida, os métodos estatísticos utilizam modelos probabilísticos treinados em corpora anotados para prever etiquetas e relações, oferecendo uma melhor generalização, enquanto as abordagens de redes neuronais utilizam modelos de aprendizagem profunda para aprender automaticamente representações de características e dependências a partir de dados, proporcionando um desempenho topo de gama, mas com menos interpretabilidade.

Que ferramentas ou bibliotecas de software estão disponíveis para a etiquetagem POS e a análise de dependências?

Para a etiquetagem POS e a análise de dependências, as bibliotecas de software populares incluem o Natural Language Toolkit (NLTK), o spaCy e o Stanford NLP. Cada uma delas fornece modelos pré-treinados e ferramentas para processar texto para várias línguas e tarefas.

Que línguas é que a sua API de IA suporta para marcação de POS e análise de dependências?

Suportamos a etiquetagem POS e a análise de dependências em 15 línguas

Posso experimentar gratuitamente a vossa API de etiquetagem POS e de análise de dependências?

Sim, tal como todos os modelos no NLP Cloud, o ponto de extremidade da API de análise de dependências e etiquetagem de POS pode ser testado gratuitamente

Como é que a sua API de IA lida com a privacidade e a segurança dos dados durante o processo de etiquetagem de POS e de análise de dependências?

O NLP Cloud está focado na privacidade dos dados desde a conceção: não registamos nem armazenamos o conteúdo dos pedidos que faz na nossa API. O NLP Cloud está em conformidade com a HIPAA e o GDPR.