Qu'est-ce que le POS-tagging ? Quels modèles ont été utilisés historiquement ?

L’étiquetage POS (Part-Of-Speech) est le processus de détermination automatique de la catégorie grammaticale (nom, verbe, adjectif, etc.) de chaque mot dans un texte.

Historiquement, les modèles suivants ont été utilisés pour l’étiquetage POS :

• Règles basées sur des dictionnaires et des règles grammaticales — création manuelle de règles pour déterminer les parties du discours.
• Modèles statistiques — par exemple, les modèles de Markov cachés (HMM), qui utilisent des probabilités de transition entre les étiquettes.
• Modèles basés sur des champs aléatoires conditionnels (CRF) — modèles plus flexibles prenant en compte le contexte.
• Réseaux neuronaux — approches modernes utilisant des réseaux neuronaux récurrents (RNN), LSTM et transformateurs, qui offrent une grande précision.

Exemple d’un étiquetage POS simple avec la bibliothèque NLTK en Python :

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

texte = "I am learning POS tagging."
tokens = nltk.word_tokenize(texte)
tags = nltk.pos_tag(tokens)
print(tags)

Résultat — une liste de tuples (mot, étiquette de la partie du discours).