Теглингии POS чист? Кадом моделҳо таърихӣ истифода мешуданд?

POS-таггинг (Part-Of-Speech tagging) — бұл мәтіндегі әрбір сөздің сөйлеу мүшесін (зат есім, етістік, сын есім және т.б.) автоматты түрде анықтау процесі.

Тарихи тұрғыда, POS-таггинг үшін келесі модельдер қолданылған:

• Сөздікке және грамматикалық ережелерге негізделген ережелер — сөйлеу мүшелерін анықтау үшін қолмен ережелер жасау.
• Статистикалық модельдер — мысалы, жасырын Марков модельдері (HMM), олар белгілер арасындағы өтулердің ықтималдығын пайдаланады.
• Шартты кездейсоқ өрістер (CRF) негізіндегі модельдер — контексті ескере отырып, икемді модельдер.
• Жасанды нейрон желілері — қазіргі заманғы тәсілдер, RNN, LSTM және трансформерлерді пайдаланады, жоғары дәлдікке қол жеткізеді.

Python-да NLTK кітапханасын пайдаланып қарапайым POS-таггинг мысалы:

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

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

Нәтиже — сөздер мен сөйлеу мүшесінің белгісі бар жұптар тізімі.