Ի՞նչ է POS-թեգավորումը: Ի՞նչ մոդելներ են պատմականորեն օգտագործվել:

POS-տեգավորում (Part-Of-Speech tagging) — դա տեքստում յուրաքանչյուր բառի խոսքային տեսակն ինքնաբերաբար որոշելու գործընթացն է:

Տարեցտարի, POS-տեգավորման համար օգտագործվել են հետևյալ մոդելները՝

• Բառարանների և գրամատիկական կանոնների վրա հիմնված կանոններ — ձեռքով ստեղծված կանոններ խոսքային տեսակները որոշելու համար:
• Անհատական մոդելներ — օրինակ, թաքնված Markov մոդելներ (HMM), որոնք օգտագործում են անցումների հավանականությունները:
• Շրջանցող պատահական դաշտերի (CRF) վրա հիմնված մոդելներ — ավելի ճկուն մոդելներ, որոնք հաշվի են առնում կոնտեքստը:
• Նյարդային ցանցեր — ժամանակակից մոտեցումներ, որոնք օգտագործում են ռեկուրսիվ նյարդային ցանցեր (RNN), LSTM և փոխակերպիչներ, որոնք ապահովում են բարձր ճշգրտություն:

Օրինակ՝ պարզ POS-տեգավորում NLTK գրադարանի միջոցով Python-ում:

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

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

Արդյունք՝ բառերի և խոսքային տեսակների նշաններով տիպիկ ցանկ։