Part-of-Speech (POS) Tagging och Dependency Parsing API, baserat på spaCy

Vad är POS-taggning (Part-Of-Speech)?

Målet med en Part-of-Speech-taggare är att tilldela varje token i din text en taldel. En token är oftast ett ord, men det kan också vara skiljetecken som "," "." ";" osv. I slutändan kommer POS-taggaren att berätta för dig om en token är ett substantiv, ett verb, ett adjektiv, etc. Eftersom språkstrukturer skiljer sig radikalt från ett språk till ett annat måste bra POS-taggare anpassas till varje språk. Vissa språk är mycket svårare att analysera än andra.

Låt oss säga att du har följande mening:

John Doe is a Go developer at Google.

POS-taggaren kommer att returnera följande:

"John": egennamn
"Does": egennamn
"is": hjälpverb
"a": bestämningsord
"Go": egennamn
"developer": substantiv
"at": adposition
"Google": egennamn
".": skiljetecken

Vad är Dependency Parsing?

Dependency parsing inom Natural Language Processing (NLP) är en teknik för att analysera den grammatiska strukturen i en mening. Den hjälper till att förstå hur ord i en mening relaterar till varandra. Detta uppnås genom att identifiera beroenden mellan ord, dvs. hur ord är beroende av varandra för att ge mening.

Den grundläggande idén bakom dependency parsing är att konstruera ett dependensträd (eller en graf) där noderna representerar orden i en mening och kanterna representerar relationerna mellan dessa ord. Varje kant i dependensträdet är märkt med den typ av grammatisk relation som finns mellan de anslutna orden, t.ex. subjekt, objekt, modifierare osv. Roten i trädet är vanligtvis huvudverbet eller huvudsatsen som de andra orden relaterar till.

Substantiv i bitar

Varför använda Part-Of-Speech Tagging och Dependency Parsing?

Datavetare som arbetar med naturlig språkbehandling är ofta intresserade av att utföra Part-Of-Speech-taggning i sin forskningsverksamhet. De behöver också ofta automatiskt analysera beroenden (sammansättningar, nominella subjekt, determinanter ...).

Dependency parsing är avgörande för olika NLP-uppgifter som maskinöversättning, informationsutvinning, frågesvar och sentimentanalys eftersom förståelse av den syntaktiska strukturen hos meningar kan förbättra noggrannheten och effektiviteten hos dessa applikationer avsevärt. Dependency parsing gör det möjligt för algoritmer att förstå innebörden av meningar mer exakt genom att förstå hur komponenterna i en mening (subjekt, predikat, objekt etc.) är sammankopplade.

Vanliga frågor och svar

Vad är POS-taggning?

POS-taggning, eller part-of-speech taggning, är processen att tilldela varje ord i en mening en part-of-speech-etikett, t.ex. substantiv, verb, adjektiv, etc. Denna teknik är en grundläggande uppgift inom naturlig språkbehandling (NLP) som används för att förstå den grammatiska strukturen i meningar.

Vad är dependency parsing?

Dependency parsing är en teknik inom naturlig språkbehandling (NLP) som identifierar den grammatiska strukturen i en mening genom att upprätta relationer mellan "huvudord" och ord som modifierar dessa huvudord. Denna process resulterar i ett dependency parse tree som representerar de syntaktiska beroendena mellan ord, såsom subjekt, objekt och modifikatorer.

Hur förhåller sig POS-taggning och dependency parsing till varandra inom naturlig språkbehandling (NLP)?

Inom naturlig språkbehandling (NLP) är POS-taggning (Part-of-Speech) processen att markera ett ord i en text som motsvarar en viss del av talet, vilket är avgörande för att förstå den grammatiska strukturen i meningar. Dependency parsing, å andra sidan, bygger på den grund som lagts av POS-taggning för att analysera den grammatiska strukturen i en mening genom att skapa relationer mellan "huvudord" och ord som modifierar dessa huvuden, vilket i huvudsak visar hur olika delar av talet interagerar inom en mening för att förmedla mening.

Vilka algoritmer används vanligtvis för POS-taggning?

Vanliga algoritmer för POS-taggning (Part-of-Speech) inkluderar Hidden Markov Model (HMM), Conditional Random Fields (CRF) och olika deep learning-modeller som Recurrent Neural Networks (RNNs) och transformatorbaserade modeller som BERT. Dessa metoder sträcker sig från regelbaserade till probabilistiska och neurala nätverksbaserade metoder, var och en med sina styrkor när det gäller att hantera olika språk och kontexter.

Vilka är utmaningarna med POS-taggning och dependency parsing?

Vid POS-taggning är en stor utmaning att hantera ord som har flera möjliga taggar baserat på kontext, vilket leder till tvetydighet. Vid dependency parsing är det en stor utmaning att korrekt identifiera syntaktiska relationer, särskilt i komplexa meningar med kapslade eller icke-kanoniska strukturer, på grund av variationen i språkliga uttryck.

Vilka är skillnaderna mellan regelbaserade, statistiska och neurala nätverksmetoder för POS-taggning och dependensparsning?

Regelbaserade metoder bygger på handgjorda regler och ordböcker för POS-taggning och analys av beroendeförhållanden, vilket gör dem mycket tolkningsbara men mindre flexibla mellan olika språk och domäner. Statistiska metoder använder däremot probabilistiska modeller som tränats på kommenterade korpusar för att förutsäga taggar och relationer, vilket ger bättre generalisering, medan neurala nätverksmetoder utnyttjar djupinlärningsmodeller för att automatiskt lära sig funktionsrepresentationer och beroenden från data, vilket ger toppmodern prestanda men med mindre tolkningsbarhet.

Vilka verktyg eller programvarubibliotek finns tillgängliga för POS-taggning och dependency parsing?

För POS-taggning och dependency parsing finns populära programvarubibliotek som Natural Language Toolkit (NLTK), spaCy och Stanford NLP. Alla tillhandahåller förutbildade modeller och verktyg för att bearbeta text för olika språk och uppgifter.

Vilka språk stöder ert AI API för POS-taggning och analys av beroenden?

Vi stöder POS-taggning och dependensparsning på 15 språk

Får jag prova ert API för POS-taggning och dependency parsing gratis?

Ja, som alla modeller på NLP Cloud, kan POS-taggning och beroendeparsing API-slutpunkt testas gratis

Hur hanterar ert AI API dataintegritet och datasäkerhet under POS-taggning och analys av beroenden?

NLP Cloud fokuserar på dataintegritet genom design: vi loggar eller lagrar inte innehållet i de förfrågningar du gör på vårt API. NLP Cloud är både HIPAA- och GDPR-kompatibel.