ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದು: ಪಾರ್ಟ್-ಆಫ್-ಸ್ಪೀಚ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಭಾಷೆಯು ಮಾನವ ಸಂವಹನದ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪದಗಳು, ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಹೆಣೆದ ಸಂಕೀರ್ಣ ತಪಸ್ಸಿನಂತಿದೆ. ಯಂತ್ರಗಳು ನಮ್ಮನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು, ಅವು ಮೊದಲು ಈ ತಪಸ್ಸನ್ನು ಅದರ ಮೂಲಭೂತ ಎಳೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಬೇಕು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಮೊದಲ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪಾರ್ಟ್-ಆಫ್-ಸ್ಪೀಚ್ (POS) ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದು ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ನಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಪಠ್ಯದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದಕ್ಕೂ ವ್ಯಾಕರಣದ ವರ್ಗವನ್ನು—ನಾಮಪದ, ಕ್ರಿಯಾಪದ, ಅಥವಾ ವಿಶೇಷಣದಂತಹ—ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸರಳ ವ್ಯಾಕರಣ ವ್ಯಾಯಾಮದಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದ್ದರೂ, POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ನಾವು ಪ್ರತಿದಿನ ಬಳಸುವ ಅನೇಕ ಭಾಷಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ, ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ, ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಮೌನ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉತ್ಸಾಹಿಗಳ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್‌ನ ಏನು, ಏಕೆ, ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ವಿಕಸನವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ಅಗತ್ಯ ಭಾಷಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯದ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಪಾರ್ಟ್-ಆಫ್-ಸ್ಪೀಚ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು? ಭಾಷೆಯ ನೀಲನಕ್ಷೆ

ನೀವು ಕಟ್ಟಡದ ನೀಲನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿರುವ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀಲನಕ್ಷೆಯು ಕೇವಲ ಗೆರೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಇದು ಹೊರೆ ಹೊರುವ ಗೋಡೆ, ಅದು ಕಿಟಕಿ, ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ವೈರಿಂಗ್ ಇದೆ. ಈ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಟ್ಟಡವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ವಾಕ್ಯಗಳಿಗೂ ಇದನ್ನೇ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

"The fast ship sails quickly." ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

POS ಟ್ಯಾಗರ್ ಈ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ:

• The / ನಿರ್ಧಾರಕ (DT)
• fast / ವಿಶೇಷಣ (JJ)
• ship / ನಾಮಪದ (NN)
• sails / ಕ್ರಿಯಾಪದ (VBZ)
• quickly / ಕ್ರಿಯಾವಿಶೇಷಣ (RB)

ಈ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಯಂತ್ರವು ಅಕ್ಷರಗಳ ಸರಳ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ಮೀರಿ ಸಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪದವು ಯಾವ ವ್ಯಾಕರಣದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈಗ ಅದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. "ಶಿಪ್" ಒಂದು ಘಟಕ ಎಂದು, "ಸೇಲ್ಸ್" ಘಟಕದಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಕ್ರಿಯೆ ಎಂದು, "ಫಾಸ್ಟ್" ಘಟಕವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು "ಕ್ವಿಕ್ಲಿ" ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅದಕ್ಕೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಈ ವ್ಯಾಕರಣದ ನೀಲನಕ್ಷೆಯು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಪದರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.

NLP (ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್) ನ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿ POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಏಕೆ?

POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಒಂದು ಅಂತ್ಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇತರ NLP ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪೂರ್ವಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಪದಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅನೇಕ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು:

• ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು: ನೀವು "book a flight" ಎಂದು ಹುಡುಕಿದಾಗ, ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "book" ಒಂದು ಕ್ರಿಯಾಪದ (ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಕ್ರಿಯೆ) ಮತ್ತು "flight" ಒಂದು ನಾಮಪದ (ಆ ಕ್ರಿಯೆಯ ವಸ್ತು) ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು "a flight book" (ನಾಮಪದ ನುಡಿಗಟ್ಟು) ಗಾಗಿ ಹುಡುಕಾಟದಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು: ಒಂದು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕವು "Set a timer for ten minutes" ಎಂಬ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, "Set" ಅನ್ನು ಕ್ರಿಯಾಪದ (ಆಜ್ಞೆ), "timer" ಅನ್ನು ನಾಮಪದ (ವಸ್ತು), ಮತ್ತು "ten minutes" ಅನ್ನು ಅವಧಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ನಾಮಪದ ನುಡಿಗಟ್ಟು ಎಂದು ಗುರುತಿಸಬೇಕು. ಈ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಸರಿಯಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಭಾವನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭಾಷಣದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವಿಶೇಷಣಗಳು ("excellent," "poor") ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾವಿಶೇಷಣಗಳು ("beautifully," "terribly") ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ಪ್ರಬಲ ಸೂಚಕಗಳಾಗಿವೆ. ಒಂದು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಮಾದರಿಯು POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಈ ಪದಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತೂಕವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
• ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ: ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವಾಕ್ಯ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಕರ್ತೃ-ಕ್ರಿಯಾಪದ-ಕರ್ಮ ಮತ್ತು ಜಪಾನೀಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕರ್ತೃ-ಕರ್ಮ-ಕ್ರಿಯಾಪದ). ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮೂಲ ವಾಕ್ಯದ ವ್ಯಾಕರಣ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು POS ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗುರಿ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಕರಣಬದ್ಧವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (NER): POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ನಾಮಪದಗಳು ಮತ್ತು ನಾಮಪದ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ. ಇದು ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಜನರು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಥಳಗಳ ಹೆಸರುಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಹಂತವಾಗಿದೆ.

ಮೂಲ ಘಟಕಗಳು: POS ಟ್ಯಾಗ್ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒಂದು POS ಟ್ಯಾಗರ್ ಪದಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಈ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ಯಾಗ್ ಸೆಟ್‌ನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸೆರೆಹಿಡಿದ ವ್ಯಾಕರಣ ಮಾಹಿತಿಯ ಗ್ರ್ಯಾನುಲ್ಯಾರಿಟಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೆನ್ ಟ್ರೀಬ್ಯಾಂಕ್ ಟ್ಯಾಗ್ ಸೆಟ್

ಅನೇಕ ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ಪೆನ್ ಟ್ರೀಬ್ಯಾಂಕ್ ಟ್ಯಾಗ್ ಸೆಟ್ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಮಾತನಾಡುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಇದು 36 POS ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು 12 ಇತರ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು (ವಿರಾಮ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಹ್ನೆಗಳಿಗಾಗಿ) ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಕವಚನ ನಾಮಪದಗಳು (NN), ಬಹುವಚನ ನಾಮಪದಗಳು (NNS), ಏಕವಚನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಾಮಪದಗಳು (NNP), ಮತ್ತು ಬಹುವಚನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಾಮಪದಗಳ (NNPS) ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಾಕರಣ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇತರ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿಸಬಹುದು.

ಯೂನಿವರ್ಸಲ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಸ್ (UD): ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಮಾನದಂಡ

ಅಡ್ಡ-ಭಾಷಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಯೂನಿವರ್ಸಲ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಸ್ (UD) ಯೋಜನೆಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು. UD ಯು ವ್ಯಾಪಕ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾನವ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ POS ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಂಟಾಕ್ಟಿಕ್ ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ದಾಸ್ತಾನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. UD ಟ್ಯಾಗ್ ಸೆಟ್ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಕೇವಲ 17 ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ POS ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ನಾಮಪದ: ನಾಮಪದ
• ಕ್ರಿಯಾಪದ: ಕ್ರಿಯಾಪದ
• ವಿಶೇಷಣ: ವಿಶೇಷಣ
• ಕ್ರಿಯಾವಿಶೇಷಣ: ಕ್ರಿಯಾವಿಶೇಷಣ
• ಸರ್ವನಾಮ: ಸರ್ವನಾಮ
• ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಾಮಪದ: ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಾಮಪದ
• ADP: ಪೂರ್ವಾಂಗ/ಕ್ರಿಯಾಪದಕ್ಕೆ ಪೂರ್ವವಾಗಿ ಬರುವ ಶಬ್ಧ (ಉದಾ: in, to, on)
• AUX: ಸಹಾಯಕ ಕ್ರಿಯಾಪದ (ಉದಾ: is, will, can)

ಯೂನಿವರ್ಸಲ್ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಸ್‌ನ ಏರಿಕೆಯು ಜಾಗತಿಕ NLP ಗೆ ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ಮುಂದಡಿಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇದು ಬಹುಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಭಾಷಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನ ಹೆಚ್ಚು ಅಂತರ್ಗತ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.

ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ? ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಒಂದು ನೋಟ

POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್‌ನ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಪ್ರತಿ ಪದಕ್ಕೂ ಸರಿಯಾದ ಟ್ಯಾಗ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಕಲಿಯುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ, ಪದವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "book" ಒಂದು ನಾಮಪದ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾಪದವಾಗಿರಬಹುದು). ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿವೆ, ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸಿದ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಾಗಿವೆ.

ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಟ್ಯಾಗರ್‌ಗಳು: ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ವಿಧಾನ

ಆರಂಭಿಕ POS ಟ್ಯಾಗರ್‌ಗಳು ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸಿದ ಭಾಷಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ್ದವು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ನಿಯಮ ಹೀಗೆ ಹೇಳಬಹುದು: "ಒಂದು ಪದವು '-ing' ನಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಂಡರೆ, ಮತ್ತು 'to be' ಕ್ರಿಯಾಪದದ ರೂಪದಿಂದ ಮುಂಚಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಬಹುಶಃ ಕ್ರಿಯಾಪದ." ಮತ್ತೊಂದು ನಿಯಮ ಹೀಗಿರಬಹುದು: "ಒಂದು ಪದವು ನಿಘಂಟಿನಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ '-s' ನಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಂಡರೆ, ಅದು ಬಹುಶಃ ಬಹುವಚನ ನಾಮಪದ."

• ಸಾಧಕ: ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭ. ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಬಾಧಕ: ದುರ್ಬಲ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲಾಗದು. ಒಂದು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ವಿನಾಯಿತಿಗಳಿಗೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಒಂದು ಭಾಷೆಯ ನಿಯಮಗಳು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ (ಸಂಭವನೀಯ) ಟ್ಯಾಗರ್‌ಗಳು: ಡೇಟಾದ ಏರಿಕೆ

ದೊಡ್ಡ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಪಠ್ಯ ಕಾರ್ಪೋರಾ (ಕೈಯಾರೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ POS ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯ ಸಂಗ್ರಹಗಳು) ಲಭ್ಯವಾದಂತೆ, ಒಂದು ಹೊಸ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು. ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಟ್ಯಾಗರ್‌ಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅದರ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಪದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯ ಟ್ಯಾಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಗಳು (HMMs)

ಹಿಡನ್ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿ (HMM) ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

1. ವಿಸರ್ಜನೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ: ಒಂದು ಪದವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ship" ಪದವು ನಾಮಪದವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ (P(ship|NOUN)) ಅದು ಕ್ರಿಯಾಪದವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಿಂತ (P(ship|VERB)) ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ.
2. ಪರಿವರ್ತನೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ: ಒಂದು ಟ್ಯಾಗ್ ಮತ್ತೊಂದು ಟ್ಯಾಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾಮಪದವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಕ್ರಿಯಾಪದದ ಸಂಭವನೀಯತೆ (P(VERB|NOUN)) ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕ್ರಿಯಾಪದವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಕದ ಸಂಭವನೀಯತೆ (P(DETERMINER|VERB)) ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ.

ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಾಕ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯಧಿಕ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಟ್ಯಾಗರ್ ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು (ವಿಟರ್ಬಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಂತೆ) ಬಳಸುತ್ತದೆ. HMM ಗಳು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗಿತ್ತು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.

ಆಧುನಿಕ ಯುಗ: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ಯಾಗರ್‌ಗಳು

ಇಂದು, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ POS ಟ್ಯಾಗರ್‌ಗಳು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು.

ಆಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಾಂಗ್ ಶಾರ್ಟ್-ಟರ್ಮ್ ಮೆಮೊರಿ (LSTM) ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಂತಹ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದ್ವಿಮುಖ LSTM ಗಳು (BiLSTMs). ಒಂದು BiLSTM ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಎರಡೂ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ—ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬಲದಿಂದ ಎಡಕ್ಕೆ—ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪದವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಾಕ್ಯದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮಾದರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "The new stadium will house thousands of fans," ಎಂಬ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ, ಒಂದು BiLSTM "will" (ಹಿಂದೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ) ಮತ್ತು "thousands" (ನಂತರ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ) ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "house" ಅನ್ನು ನಾಮಪದವಲ್ಲ, ಕ್ರಿಯಾಪದ ಎಂದು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು (BERT ಮತ್ತು ಅದರ ರೂಪಾಂತರಗಳಂತೆ) ಗಡಿಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಳ್ಳಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅವುಗಳಿಗೆ ಭಾಷೆಯ ಆಳವಾದ, ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಅವು ಮಾನವನ ಮಟ್ಟದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ.

ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್: ಜನಪ್ರಿಯ POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು

ಯಾವುದೇ ಯೋಜನೆಗೆ ಸರಿಯಾದ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. NLP ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿವಿಧ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ.

NLTK (ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್): ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪವರ್‌ಹೌಸ್

NLTK ಪೈಥಾನ್ NLP ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

• ಸಾಧಕ: ಶಿಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯ (ಕಲಿಯಲು ಉತ್ತಮ), ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ (ಕ್ಲಾಸಿಕ್‌ನಿಂದ ಆಧುನಿಕವರೆಗೆ) ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯಾಪಕ ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಸಮುದಾಯ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಬಾಧಕ: ಇತರ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉತ್ಪಾದನಾ-ಮಟ್ಟದ ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದರ ಗಮನವು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಬೋಧನೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು.
• ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: ಇದರ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳು ಇಂಗ್ಲಿಷ್-ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, NLTK ಯಾವುದೇ ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಪಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಪೇಸಿ (spaCy): ಕೈಗಾರಿಕಾ-ಶಕ್ತಿ ಪರಿಹಾರ

ಸ್ಪೇಸಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ವಿಷಯವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ: ಉತ್ಪಾದನೆ. ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾದ NLP ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಆಧುನಿಕ, ವೇಗದ ಮತ್ತು ಅಭಿಪ್ರಾಯಭರಿತ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ.

• ಸಾಧಕ: ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ API, ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು NER ಮತ್ತು ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬಾಧಕ: ವಿಭಿನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೇಸಿಯು ಒಂದು ವಿಧಾನದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅನೇಕರ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅಲ್ಲ.
• ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: ಸ್ಪೇಸಿಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲವು ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಜರ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್‌ನಿಂದ ಜಪಾನೀಸ್ ಮತ್ತು ಚೈನೀಸ್‌ನಂತಹ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲವೂ ಸುಲಭವಾಗಿ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇದನ್ನು ಉನ್ನತ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ ಕೋರ್‌ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ (Stanford CoreNLP): ಸಂಶೋಧನಾ ಮಾನದಂಡ

ಸ್ಟ್ಯಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕೋರ್‌ಎನ್‌ಎಲ್‌ಪಿ NLP ಪರಿಕರಗಳ ಸಮಗ್ರ ಸೂಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದರ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದೃಢತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ.

• ಸಾಧಕ: ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ, ಉತ್ತಮ-ಸಂಶೋಧಿತ ಮಾದರಿಗಳು, ಭಾಷಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಕರಗಳ ಪೂರ್ಣ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಚಿನ್ನದ ಮಾನದಂಡವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಬಾಧಕ: ಜಾವಾದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಪೈಥಾನ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು (ಆದರೂ ವ್ರ್ಯಾಪರ್‌ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ). ಇದು ಸ್ಪೇಸಿಯಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ಸೇವಿಸುವಂತಿರಬಹುದು (ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು CPU).
• ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: ಈ ಯೋಜನೆಯು ಇಂಗ್ಲಿಷ್, ಚೈನೀಸ್, ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್, ಜರ್ಮನ್, ಫ್ರೆಂಚ್ ಮತ್ತು ಅರೇಬಿಕ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ವಿಶ್ವ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ದೃಢವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಫ್ಲೇರ್ (Flair): ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಚೌಕಟ್ಟು

ಫ್ಲೇರ್ ಪೈಟಾರ್ಚ್ (PyTorch) ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರವರ್ತಿಸಿದ ಮತ್ತು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪದಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

• ಸಾಧಕ: POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತಹದ್ದಾಗಿದೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿಭಿನ್ನ ಪದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು (BERT, ELMo ನಂತಹ) ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಬಾಧಕ: ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ಸ್ಪೇಸಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಆಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರರೇಖೆಯು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿದಾಗಿರಬಹುದು.
• ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: ಫ್ಲೇರ್‌ನ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವು ಬಹುಭಾಷಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ಸ್‌ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಮೂಲಕ 100 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಜಾಗತಿಕ NLP ಗಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ NLP API ಗಳು

ಒಳ-ಮನೆ NLP ಪರಿಣತಿ ಇಲ್ಲದ ಅಥವಾ ವೇಗವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ತಂಡಗಳಿಗಾಗಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ NLP ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ:

• Google Cloud Natural Language API
• Amazon Comprehend
• Microsoft Azure Text Analytics

• ಸಾಧಕ: ಬಳಸಲು ಸುಲಭ (ಸರಳ API ಕರೆಗಳು), ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
• ಬಾಧಕ: ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮತ್ತು ಮೂರನೇ-ವ್ಯಕ್ತಿ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು.
• ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: ಈ ಸೇವೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧ ಪರಿಹಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಬಹುಭಾಷಾ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳು

POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಒಂದು ಪರಿಹಾರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಶೈಲಿಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ.

ಶಬ್ದಕೋಶದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ

ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲು ಶಬ್ದಕೋಶದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪದವು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಭಾಷಣದ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಪದ "book" ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• "I read a book." (ನಾಮಪದ)
• "Please book a table." (ಕ್ರಿಯಾಪದ)

ಆಧುನಿಕ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ತೊಂದರೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.

ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಸಮೃದ್ಧ ಭಾಷೆಗಳು

ಟರ್ಕಿಶ್, ಫಿನ್ನಿಶ್ ಅಥವಾ ರಷ್ಯನ್‌ನಂತಹ ಭಾಷೆಗಳು ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ ಅವು ವ್ಯಾಕರಣದ ಅರ್ಥವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ಅನೇಕ ಅಫಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು (ಪ್ರಿಫಿಕ್ಸ್‌ಗಳು, ಸಫಿಕ್ಸ್‌ಗಳು) ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಮೂಲ ಪದವು ನೂರಾರು ರೂಪಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಯೆಟ್ನಾಮೀಸ್ ಅಥವಾ ಚೈನೀಸ್‌ನಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪದಗಳು ಒಂದೇ ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.

ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಕೋಡ್-ಸ್ವಿಚಿಂಗ್

ಔಪಚಾರಿಕ, ಸಂಪಾದಿತ ಪಠ್ಯದ ಮೇಲೆ (ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳಂತೆ) ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತವೆ, ಅದು ಆಡುಭಾಷೆ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಎಮೋಜಿಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ವಿಶ್ವದ ಅನೇಕ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ, ಕೋಡ್-ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ (ಒಂದೇ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಹು ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದು) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. "I'll meet you at the café at 5, inshallah" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಇಂಗ್ಲಿಷ್, ಫ್ರೆಂಚ್ ಮತ್ತು ಅರೇಬಿಕ್ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಮಾದರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ: ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳ ಆಚೆಗೆ

POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

• ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ (LLMs) ಏಕೀಕರಣ: GPT-4 ನಂತಹ ಮೂಲಭೂತ ಮಾದರಿಗಳು POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದರೂ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ NLP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯವು LLM ಗಳ ಕಚ್ಚಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ NLP ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಂರಚನಾ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ.
• ಕಡಿಮೆ-ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಭಾಷೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ: ದೊಡ್ಡ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಸಾವಿರಾರು ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯತ್ನ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಅಡ್ಡ-ಭಾಷಾ ವರ್ಗಾವಣೆ ಕಲಿಕೆ (cross-lingual transfer learning) ಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು, ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಿಂದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಭಾಷೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ.
• ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಧಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್: ಜೈವಿಕ ಔಷಧ ಅಥವಾ ಕಾನೂನಿನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಟ್ಯಾಗ್ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪದಗಳು ಅನನ್ಯ ವ್ಯಾಕರಣ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು.

ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಸರಿಯಾದ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ:

1. ನನ್ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿ ಏನು?
   • ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆ: NLTK ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
   • ಉತ್ಪಾದನಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ಸ್ಪೇಸಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ಉದ್ಯಮ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ.
   • ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು: ಫ್ಲೇರ್ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
2. ನಾನು ಯಾವ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು?
   • ವ್ಯಾಪಕ, ಸಿದ್ಧ ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ, ಸ್ಪೇಸಿ ಮತ್ತು ಫ್ಲೇರ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿವೆ.
   • ಅನೇಕ ಭಾಷೆಗಳಾದ್ಯಂತ ವೇಗವಾದ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ, ಕ್ಲೌಡ್ API ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
3. ನನ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಯಾವುವು?
   • ವೇಗವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಪೇಸಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
   • ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ GPU ಗಳು ಇದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಫ್ಲೇರ್ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
   • ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ಕ್ಲೌಡ್ API ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ: ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಮೌನ ಎಂಜಿನ್

ಪಾರ್ಟ್-ಆಫ್-ಸ್ಪೀಚ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ವ್ಯಾಕರಣದಲ್ಲಿನ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವ್ಯಾಯಾಮಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಇದು ಅಸಂರಚಿತ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರಗಳು ನಿಜವಾದ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಕಡೆಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಇಂದಿನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳವರೆಗೆ, POS ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್‌ನ ವಿಕಸನವು NLP ಯ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ, ಬಹುಭಾಷಾ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ನಮ್ಮ ಜಗತ್ತನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ನಾಮಪದಗಳು, ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಈ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರಕರಿಗೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.