Odvisnostna razčlenitev (dependency parsing) je tehnika obdelave naravnega jezika, ki slovnično zgradbo stavka predstavi kot odvisnosti med besedami. Vsaka beseda je povezana z nadrejeno besedo, na primer osebek in predmet s povedkom: v stavku „Stranka naroči dve svetilki“ sta „stranka“ in „svetilki“ odvisni od „naroči“. To pomaga pri izluščanju informacij, na primer pri ugotavljanju, kdo je kaj storil.
Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.
Začni predstavitevOblikoslovno označevanje vsaki besedi v stavku samodejno dodeli slovnično kategorijo, kot so samostalnik, glagol, pridevnik ali predlog. Ker so številne besede večpomenske (angleško „book“ kot samostalnik ali glagol, „light“ kot pridevnik ali samostalnik), metode upoštevajo kontekst stavka. Oblikoslovno označevanje je klasičen korak predobdelave za razčlenjevanje, izločanje informacij ali preverjanje črkovanja, ponujajo pa ga knjižnice, kot sta spaCy in NLTK.
Obdelava naravnega jezika je veja UI, ki računalnikom omogoča analizo, razumevanje in generiranje človeškega jezika v besedilu ali govoru. Zajema naloge, kot so prevajanje, razvrščanje, povzemanje, analiza sentimenta in odgovarjanje na vprašanja. Nekoč so prevladovala pravila in statistične metode; danes področje oblikujejo veliki jezikovni modeli.
spaCy je odprtokodna knjižnica za Python za obdelavo naravnega jezika, ki jo razvija berlinsko podjetje Explosion. Besedila razdeli na besede in stavke, določi besedne vrste in osnovne oblike, analizira stavčno zgradbo ter prepozna poimenovane entitete, kot so osebe, podjetja ali kraji. Vnaprej naučeni modeli so na voljo za številne jezike, vključno z nemščino. spaCy je zasnovan za hitrost in uporabo v resničnih aplikacijah, na primer za predobdelavo velikih količin dokumentov.
Razreševanje koreferenc je naloga obdelave naravnega jezika, ki ugotovi, kateri izrazi v besedilu se nanašajo na isto osebo, stvar ali zadevo. V stavku „Klicala je gospa Weber. Prosi za povratni klic“ mora sistem razumeti, da se „prosi“ nanaša na gospo Weber. To je pomembno za povzetke, izluščanje informacij in klepetalne robote, ki morajo slediti sklicevanjem prek več stavkov ali pogovornih potez.
