Analiza sintactică de dependență (dependency parsing) este o tehnică de procesare a limbajului natural care reprezintă structura gramaticală a unei propoziții ca dependențe între cuvinte. Fiecare cuvânt este legat de un cuvânt regent, de exemplu subiectul și complementul de verb: în „Clientul comandă două lămpi”, „clientul” și „lămpi” depind de „comandă”. Aceasta ajută la extragerea informațiilor, de exemplu pentru a identifica cine a făcut ce.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulEtichetarea părților de vorbire atribuie automat fiecărui cuvânt dintr-o propoziție categoria sa gramaticală, precum substantiv, verb, adjectiv sau prepoziție. Fiindcă multe cuvinte sunt ambigue („lucru” poate fi substantiv sau verb, „bine” poate fi adverb sau substantiv), metodele țin cont de contextul propoziției. Etichetarea POS este un pas clasic de preprocesare pentru analiza sintactică, extragerea de informații sau verificarea ortografică și este oferită de biblioteci precum spaCy și NLTK.
Prelucrarea limbajului natural este ramura IA care permite calculatoarelor să analizeze, să înțeleagă și să genereze limbajul uman în text sau vorbire. Cuprinde sarcini precum traducerea, clasificarea, rezumarea, analiza sentimentelor și răspunsul la întrebări. Cândva dominau regulile și metodele statistice; astăzi domeniul este modelat de modelele lingvistice de mari dimensiuni.
spaCy este o bibliotecă Python open-source pentru prelucrarea limbajului natural, dezvoltată de compania Explosion din Berlin. Împarte textele în cuvinte și propoziții, determină părțile de vorbire și formele de bază, analizează structura propozițiilor și recunoaște entități denumite, precum persoane, companii sau locuri. Sunt disponibile modele preantrenate pentru multe limbi, inclusiv germana. spaCy este concepută pentru viteză și pentru utilizare în aplicații reale, de exemplu pentru preprocesarea unor volume mari de documente.
Rezolvarea coreferințelor este o sarcină de procesare a limbajului natural care identifică ce expresii dintr-un text se referă la aceeași persoană, același lucru sau aceeași chestiune. În „Doamna Weber a sunat. Ea dorește să fie sunată înapoi”, sistemul trebuie să înțeleagă că „ea” înseamnă doamna Weber. Aceasta contează pentru rezumate, extragerea informațiilor și chatbot-uri care trebuie să urmărească referințele pe parcursul mai multor propoziții sau replici.
