რა არის POS-ტეგირება? რა მოდელები გამოიყენებოდა ისტორიულად?

POS-ტეგირება (Part-Of-Speech tagging) — ეს არის პროცესის ავტომატური განსაზღვრა ტექსტში თითოეული სიტყვისთვის მისი სიტყვათა ნაწილი (სახელი, ზმნა, აღწერითი და ა.შ.).

ისტორიულად, POS-ტეგირებისათვის გამოიყენებოდა შემდეგი მოდელები:

• სიტყვის ბიბლიოთეკებზე და გრამატიკულ წესებზე დაფუძნებული წესები — წესების ხელით შექმნა სიტყვათა ნაწილების განსაზღვრისთვის.
• სტატისტიკური მოდელები — მაგალითად, დამალული მარკოვის მოდელები (HMM), რომლებიც იყენებენ გადასვლის ალბათობებს.
• შეთანხმებული შემთხვევითი ველების (CRF) მოდელები — უფრო მოქნილი მოდელები, რომლებიც განიხილავენ კონტექსტს.
• ნეირონული ქსელები — თანამედროვე მიდგომები, რომლებიც იყენებენ რეკურენტულ ნეირონულ ქსელებს (RNN), LSTM და ტრანსფორმატორებს, რომლებიც უზრუნველყოფენ მაღალი სიზუსტეს.

Python-ის NLTK ბიბლიოთეკის გამოყენებით მარტივი POS-ტეგირების მაგალითი:

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

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

შედეგი — სიტყვების და მათი ნაწილების ნიშნების სია.