Ce este etichetarea POS? Ce modele au fost utilizate în mod istoric?

Etichetarea POS (Part-Of-Speech) este procesul automat de determinare a părții de vorbire (substantiv, verb, adjectiv etc.) pentru fiecare cuvânt dintr-un text.

Din punct de vedere istoric, au fost utilizate următoarele modele pentru etichetarea POS:

• Reguli bazate pe dicționare și reguli gramaticale — crearea manuală a regulilor pentru determinarea părților de vorbire.
• Modele statistice — de exemplu, modelele Markov ascunse (HMM), care utilizează probabilități de tranziție între etichete.
• Modele bazate pe câmpuri aleatoare condiționate (CRF) — modele mai flexibile care iau în considerare contextul.
• Rețele neuronale — abordări moderne folosind rețele neuronale recurente (RNN), LSTM și transformatoare, care asigură o precizie ridicată.

Exemplu de etichetare POS simplă folosind biblioteca NLTK în Python:

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

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

Rezultatul — o listă de tupluri (cuvânt, etichetă parte de vorbire).