101
правка
Изменения
→Частеречная разметка
POS-тэгирование является неотъемлемой частью обработки естественного языка. Без частеречной разметки становится невозможным дальнейший анализ текста из-за возникновения неопределенностей в значениях слов. Данный алгоритм используется при решении таких задач как перевод на другой язык, определение смысла текста, проверка на пунктуационные и речевые ошибки. Также можно автоматизировать процесс определения хештегов у постов и статей, выделяя существительные в приведенном тексте.
Благодаря частому использованию POS-тэгирования на практике, существует много встроенных библиотек с готовыми реализациями. Например, NLTK<ref>[https://www.nltk.org/ NLTK]</ref>, scikit-learn<ref>[https://scikit-learn.org scikit-learn]</ref>, HunPOSspaCy<ref>[https://codespacy.google.com/archive/p/hunposio/ HunPOSspaCy]</ref>, Standford POS Tagger<ref>[https://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml Stanford]</ref> и другие. Примеры использования некоторых библиотек:
* NLTK (''основанный на правилах''):
import nltk
* spaCy (''с использованием скрытой марковской модели''):
import spacy
doc = nlp("The quick brown fox jumps over the lazy dog")
for token in doc:
