101
правка
Изменения
→Частеречная разметка
* ''Стохастический метод''. Такой метод имеет два похожих друг на друга подхода. Первый подход использует для выбора тэга частоту встречаемости конкретного слова с конкретным тэгом. То есть, если определенное слово встречается в тренировочном наборе чаще всего с тэгом "существительное", то скорее всего и сейчас оно будет иметь такой тэг. Второй вариант использует n-граммы - анализируя входную последовательность, алгоритм высчитывает вероятность, что в данном контексте будет определенный тэг. В конце просчета вероятностей выбирается тэг, который имеет наибольшую вероятность.
* ''Основанные на правилах''. Метод основан на заранее известных правилах. Алгоритм состоит из двух стадий. Сначала расставляются потенциальные тэги всем словам на основе словаря или по какому-либо другому принципу. Далее, если у какого-нибудь слова оказалось несколько тэгов, правильный тэг выбирается на основе рукописных правил. Правил должно быть много, чтобы решить все возникшие неопределенности и учесть все случаи. Например, правило: слова длиной меньше трех символов являются частицами, местоимениями или предлогами. Однако такое правило не учитывает некоторые короткие слова из других частей речи.
* ''С использованием [[Скрытые Марковские модели|скрытой марковской модели]]''. Пусть в нашей Марковской модели ''тэги'' будут '''скрытыми состояниями''', которые производят '''наблюдаемое событие''' - ''слова''. С математической точки зрения математики, мы хотим найти такую ''последовательность тэгов (C)'', которая будет максимизировать условную вероятность <tex>P(C|W)</tex>, где <tex>C = C_1, C_2, \dots C_T</tex> и <tex>W = W_1, W_2, \dots W_T</tex>. Воспользовавшись формулой Байеса получим, что максимизировать необходимо следующее выражение: <tex>p(C_1, C_2, \dots C_T) \cdot p(W_1, W_2, \dots W_T | C_1, C_2, \dots C_T)</tex>.
== Библиотеки для NLP ==
