POS-тегтөө деген эмне? Тарыхый жактан кандай моделдер колдонулуп келген?

POS-таггинг (Part-Of-Speech tagging) — бул тексттеги ар бир сөздүн сүйлөө мүчөсүн (зат есим, ишеним, сапат жана башка) автоматтык түрдө аныктоо процесси.

Тарыхый жактан, POS-таггинг үчүн төмөнкү моделдер колдонулган:

• Сөздүктөр жана грамматикалык эрежелерге негизделген эрежелер — сүйлөө мүчөлөрүн аныктоо үчүн кол менен эрежелер түзүү.
• Статистикалык моделдер — мисалы, жашырын Марков моделдери (HMM), алар өтүү мүмкүнчүлүктөрүн колдонушат.
• Шарттуу кездейсоқ талаалар (CRF) негизделген моделдер — көбүрөөк ийкемдүү моделдер, контекстти эске алат.
• Нейрондук тармактар — заманбап ыкмалар, RNN, LSTM жана трансформерлерди колдонуп, жогорку тактыкты камсыз кылат.

Pythonдо NLTK китепканасы аркылуу жөнөкөй POS-таггинг мисалы:

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

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

Жыйынтык — сөздөр жана сүйлөө мүчөсү белгиси менен тизмектелген тизмек.