스탠포드 NLP를 사용하는 자연어 분석

Question

스탠포드 자연어 파서는 펜 태그 뱅크를 사용하여 태깅 프로세스를 어떻게 사용합니까? 주어진 입력에 POS를 어떻게 찾았는지 알고 싶습니다.

Answer 1

스탠포드 품사 태그 지정 기는 확률 론적 시퀀스 모델을 사용하여 문장의 기초가되는 품사 태그의 가장 가능성있는 순서를 결정합니다. 이 모델에 제공되는 기능 중 일부는 "(예를 들어,"Foo5가 "로 번역되는 단어 및 n- 그램 주변의 단어

"단어 모양 "의

품사 태그를 주변

• 있습니다 XXX의 # ")
• 말씀 접미사, 접두사

은 자세한 내용은 ExtractorFrames class를 참조하십시오. 이 모델은 정확한 토큰으로 주석이 달린 각 토큰을 가진 태그가있는 코퍼스 (Penn Treebank와 같은)에서 교육을받습니다.

런타임시 위에서 언급 한 기능은 입력 텍스트에 대해 계산되고 태그 당 확률을 빌드하는 데 사용되며 Viterbi algorithm (ExactBestSequenceFinder)의 구현으로 공급되며 태그의 가장 가능성있는 정렬을 찾습니다 전체 시퀀스에 대해.

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• Part-of-speech tagging in NLTK

의 코드 : 자세한 내용은

는 POS 태그를 시작합니다