Анализът на зависимостите (dependency parsing) е техника от обработката на естествен език, която представя граматичната структура на изречението като зависимости между думите. Всяка дума е свързана с управляваща дума, например подлогът и допълнението – с глагола: в изречението „Клиентът поръчва две лампи“ „клиентът“ и „лампи“ зависят от „поръчва“. Това помага при извличането на информация, например за да се установи кой какво е направил.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоОпределянето на частите на речта автоматично приписва на всяка дума в изречението нейната граматична категория, като съществително, глагол, прилагателно или предлог. Тъй като много думи са многозначни („book“ като съществително или глагол, „light“ като прилагателно или съществително), методите вземат предвид контекста на изречението. POS анотирането е класическа стъпка на предварителна обработка за синтактичен анализ, извличане на информация или проверка на правописа и се предлага от библиотеки като spaCy и NLTK.
Обработката на естествен език е дялът на ИИ, който дава възможност на компютрите да анализират, разбират и генерират човешки език в текст или реч. Тя обхваща задачи като превод, класификация, резюмиране, анализ на настроението и отговаряне на въпроси. Някога доминираха правилата и статистическите методи; днес областта се оформя от големите езикови модели.
spaCy е библиотека за Python с отворен код за обработка на естествен език, разработена от берлинската компания Explosion. Тя разделя текстовете на думи и изречения, определя частите на речта и основните форми, анализира структурата на изречението и разпознава назовани същности като хора, компании или места. Налични са предварително обучени модели за много езици, включително немски. spaCy е създадена за бързина и за употреба в реални приложения, например за предварителна обработка на големи обеми документи.
Разрешаването на кореференции (coreference resolution) е задача от обработката на естествен език, която определя кои изрази в текста се отнасят до един и същ човек, предмет или въпрос. В „Госпожа Вебер се обади. Тя би искала обратно обаждане“ системата трябва да разбере, че „тя“ означава госпожа Вебер. Това е важно за резюмета, извличане на информация и чатботове, които трябва да следят препратките в няколко изречения или реплики от разговора.
