Gemini created these notes. They can contain errors so should be double-checked. How Gemini takes notes
Drag image to reposition
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Outline
Outline
Document tabs
Tab 1
0
Headings you add to the document will appear here.
001.2 Part-of-speech tagging (POS).
Теги на основі правил
Стохастичне (статистичне) тегування використовує імовірнісні моделі, навчені на анотованих корпусах, щоб передбачити найімовірніший тег POS для слова на основі його контексту. Статистичні методи краще адаптуються до різних мов і доменів, вони можуть справлятися з неоднозначністю краще, ніж методи на основі правил. Однак вони потребують великого анотованого корпусу для навчання. Статистичні підходи можуть не працювати належним чином у мовах або доменах із низьким ресурсом без достатньої кількості навчальних даних. Популярними моделями стохастичного (статистичного) тегування є приховані марковські моделі (HMM) і моделі максимальної ентропії.
Тегування на основі трансформації (Transformation-based Tagging, Brill Tagger)
Тегування на основі нейронної мережі
Гібридне тегування
Загальні труднощі з маркуванням POS:
Основні характеристики сучасних методів маркування POS
Поточні показники та результати:
Невирішені проблеми
Багатозначність слів
Невідомі слова та слова поза словником
Залежність від контексту
Робота з багатослівними виразами та фразовими дієсловами
Морфологічно багаті мови
Мови з вільним порядком слів
Робота з розділовими знаками
Міжмовне та багатомовне тегування POS
Непослідовні або неоднозначні схеми тегування
Робота з шумним текстом (соціальні мережі, неформальний текст)
