Kas ir POS marķēšana? Kādi modeļi ir bijuši vēsturiski izmantoti?

POS marķēšana (Part-Of-Speech tagging) ir process, kurā automātiski nosaka katra vārda gramatisko kategoriju (lieto vārds, darbības vārds, īpašības vārds utt.) tekstā.

Vēsturiski POS marķēšanai tika izmantoti šādi modeļi:

• Vārdu vārdnīcu un gramatikas noteikumu balstīti noteikumi — manuāli izstrādāti noteikumi, lai noteiktu vārdu daļas.
• Statistiskie modeļi — piemēram, slēptie Markova modeļi (HMM), kas izmanto pārejas varbūtības starp etiķetēm.
• Nosacītu nejaušo lauku (CRF) modeļi — elastīgāki modeļi, kas ņem vērā kontekstu.
• Neironu tīkli — mūsdienu pieejas, izmantojot atkārtotus neironu tīklus (RNN), LSTM un transformatorus, kas nodrošina augstu precizitāti.

Piemērs vienkāršai POS marķēšanai, izmantojot NLTK bibliotēku Python valodā:

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

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

Rezultāts — saraksts ar pāriem (vārds, gramatiskā kategorija).