ഭാഷ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു: പദ-പ്രസംഗ ടാഗിംഗിനും അതിന്റെ ടൂളുകൾക്കുമുള്ള ഒരു ഗ്ലോബൽ ഗൈഡ്

ഭാഷ എന്നത് മനുഷ്യ ആശയവിനിമയത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനശിലയാണ്, വാക്കുകൾ, നിയമങ്ങൾ, പശ്ചാത്തലം എന്നിവയിൽ നിന്ന് നെയ്തെടുത്ത ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ടേപ്പ്സ്ട്രി. യന്ത്രങ്ങൾക്ക് നമ്മെ മനസ്സിലാക്കാനും നമ്മളുമായി സംവദിക്കാനും, അവർ ആദ്യം ഈ ടേപ്പ്സ്ട്രി അതിന്റെ അടിസ്ഥാന ത്രെഡുകളായി വിഭജിക്കാൻ പഠിക്കണം. ഈ പ്രക്രിയയിലെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ ആദ്യ പടികളിലൊന്നാണ് പാർട്ട്-ഓഫ്-സ്പീച്ച് (POS) ടാഗിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിലെ (NLP) ഒരു അടിസ്ഥാന സാങ്കേതികത, ഇത് ഒരു വാചകത്തിലെ ഓരോ വാക്കിനും ഒരു വ്യാകരണ വിഭാഗം നൽകുന്നു - നാമം, ക്രിയ അല്ലെങ്കിൽ വിശേഷണം പോലെ. ഇത് ലളിതമായ ഒരു വ്യാകരണ വ്യായാമമായി തോന്നുമെങ്കിലും, സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾ മുതൽ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ വരെ നമ്മൾ ദിവസവും ഉപയോഗിക്കുന്ന പല ഭാഷാ സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കും പിന്നിലെ നിശബ്ദമായ എഞ്ചിനാണ് POS ടാഗിംഗ്.

ഡെവലപ്പർമാർ, ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ, ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞർ, സാങ്കേതികവിദ്യാ ஆர்வഗഹികൾ എന്നിവരടങ്ങുന്ന ഒരു ലോകளாவശ്രദ്ധക്ക് വേണ്ടിയാണ് ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. POS ടാഗിംഗിന്റെ എന്താണ്, എന്തിനാണ്, എങ്ങനെ തുടങ്ങിയ കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് നമ്മൾ പഠിക്കും, അതിന്റെ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പരിണാമം, വ്യവസായത്തിലെ പ്രമുഖ ടൂളുകൾ എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യും, കൂടാതെ ഈ അത്യാവശ്യ ഭാഷാ വിശകലന ടാസ്‌കിന്റെ വെല്ലുവിളികളും ഭാവിയും ചർച്ച ചെയ്യും.

എന്താണ് പാർട്ട്-ഓഫ്-സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ്? ഭാഷയുടെ ബ്ലൂപ്രിന്റ്

നിങ്ങൾ ഒരു കെട്ടിടത്തിന്റെ ബ്ലൂപ്രിന്റ് കാണുന്ന ഒരു ആർക്കിടെക്റ്റാണെന്ന് കരുതുക. ബ്ലൂപ്രിന്റ്, വരകളുടെ ഒരു ശേഖരം മാത്രമല്ല കാണിക്കുന്നത്; ഓരോ ഘടകത്തിനും ലേബൽ നൽകുന്നു: ഇത് ഒരു ലോഡ്-ബെയറിംഗ് ഭിത്തിയാണ്, അത് ഒരു വിൻഡോയാണ്, ഇതാ ഇലക്ട്രിക്കൽ വയറിംഗ്. കെട്ടിടം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്നറിയാൻ ഈ ലേബലിംഗ് ഘടനാപരമായ പശ്ചാത്തലം നൽകുന്നു. POS ടാഗിംഗ് വാക്യങ്ങൾക്കായി ഇത് തന്നെ ചെയ്യുന്നു.

ഈ വാക്യം പരിഗണിക്കുക: "The fast ship sails quickly."

ഒരു POS ടാഗർ ഈ വാക്യം വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഇതുപോലൊരു ഔട്ട്‌പുട്ട് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു:

• The / Determiner (DT)
• fast / Adjective (JJ)
• ship / Noun (NN)
• sails / Verb (VBZ)
• quickly / Adverb (RB)

ഈ ടാഗുകൾ നൽകുന്നതിലൂടെ, ഒരു ലളിതമായ അക്ഷരങ്ങളുടെ സ്ട്രിംഗ് കാണുന്നതിൽ നിന്ന് യന്ത്രം മുന്നോട്ട് പോകുന്നു. ഓരോ വാക്കും എന്ത് വ്യാകരണപരമായ പങ്കാണ് വഹിക്കുന്നതെന്ന് അതിപ്പോൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. “ship” എന്നത് ഒരു സ്ഥാപനമാണെന്നും, “sails” എന്നത് സ്ഥാപനം ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രവർത്തനമാണെന്നും, “fast” സ്ഥാപനത്തെയും, “quickly” ആ പ്രവൃത്തിയെയും വിശേഷിപ്പിക്കുന്നു എന്ന് അതിനറിയാം. ഈ വ്യാകരണ ബ്ലൂപ്രിന്റ് ശൈലിയുടെ ആദ്യ പാളിയാണ്, കൂടാതെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ NLP ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് ഇത് ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതുമാണ്.

എന്തുകൊണ്ടാണ് POS ടാഗിംഗ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ (NLP) ഒരു അടിസ്ഥാനശിലയായിരിക്കുന്നത്

POS ടാഗിംഗ് ഒരു ലക്ഷ്യമല്ല, മറിച്ച് മറ്റ് NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയെ സമ്പുഷ്ടമാക്കുന്ന ഒരു നിർണായകമായ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ഘട്ടമാണ്. വാക്കുകളെ വേർതിരിക്കാനും ഘടനാപരമായ പശ്ചാത്തലം നൽകാനും ഇതിനുള്ള കഴിവ് നിരവധി മേഖലകളിൽ വിലപ്പെട്ടതാക്കുന്നു.

പ്രധാന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ:

• വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കലും സെർച്ച് എഞ്ചിനുകളും: നിങ്ങൾ “book a flight” എന്ന് തിരയുമ്പോൾ, ഒരു മികച്ച സെർച്ച് എഞ്ചിൻ POS ടാഗിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് “book” എന്നത് ഒരു ക്രിയയാണെന്നും (ചെയ്യേണ്ട ഒരു പ്രവർത്തനം) “flight” ഒരു നാമമാണെന്നും (ആ പ്രവൃത്തിയുടെ ലക്ഷ്യം) മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണത്തെ “a flight book” (ഒരു നാമവിശേഷണം) എന്നതിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുകയും കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകളും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളും: “Set a timer for ten minutes” എന്ന കമാൻഡ് മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റിന്, “Set” ഒരു ക്രിയയാണെന്നും (കമാൻഡ്), “timer” ഒരു നാമമാണെന്നും (വസ്തു), “ten minutes” ഒരു കാലയളവ് വ്യക്തമാക്കുന്ന നാമവിശേഷണമാണെന്നും തിരിച്ചറിയേണ്ടതുണ്ട്. ഈ പാഴ്‌സിംഗ് ശരിയായ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ശരിയായ ഫംഗ്‌ഷൻ എക്‌സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• സെന്റിമെൻ്റ് അനാലിസിസ്: സെൻ്റിമെൻ്റ് മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് പലപ്പോഴും സംസാരത്തിന്റെ ചില ഭാഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. വിശേഷണങ്ങളും (“excellent”, “poor”) ക്രിയ വിശേഷണങ്ങളും (“beautifully”, “terribly”) അഭിപ്രായത്തിന്റെ ശക്തമായ സൂചകങ്ങളാണ്. ഒരു സെൻ്റിമെൻ്റ് അനാലിസിസ് മോഡലിന് POS ടാഗിംഗ് വഴി ഈ വാക്കുകൾ ആദ്യം തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ അവയ്ക്ക് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യം നൽകാൻ കഴിയും.
• മെഷീൻ ട്രാൻസ്‌ലേഷൻ: വ്യത്യസ്ത ഭാഷകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത വാക്യഘടനയുണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇംഗ്ലീഷിൽ സബ്ജക്റ്റ്-വെർബ്-ഒബ്ജക്റ്റ്, ജാപ്പനീസിൽ സബ്ജക്റ്റ്-ഒബ്ജക്റ്റ്-വെർബ്). ഒരു മെഷീൻ ട്രാൻസ്‌ലേഷൻ സിസ്റ്റം, സോഴ്സ് വാക്യത്തിന്റെ വ്യാകരണപരമായ ഘടന വിശകലനം ചെയ്യാൻ POS ടാഗുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ടാർഗെറ്റ് ഭാഷയിൽ വ്യാകരണപരമായി ശരിയായ വാക്യം പുനർനിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
• ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹവും നെയിംഡ് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷനും (NER): POS ടാഗിംഗ് നാമങ്ങളും നാമവിശേഷണങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് ഒരു വാചകത്തിലെ പ്രധാന വിഷയങ്ങളോ സ്ഥാപനങ്ങളോ ആണ്. ഉള്ളടക്കം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനും ആളുകളുടെയും, സ്ഥാപനങ്ങളുടെയും, സ്ഥലങ്ങളുടെയും പേരുകൾ പോലുള്ള പ്രത്യേക സ്ഥാപനങ്ങളെ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും ഇത് ഒരു അടിസ്ഥാന ഘട്ടമാണ്.

നിർമ്മാണ ബ്ലോക്കുകൾ: POS ടാഗ് സെറ്റുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

വാക്കുകൾക്ക് ടാഗുകൾ നൽകുന്നതിന് ഒരു POS ടാഗറിന് മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ടാഗുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ആവശ്യമാണ്. ഈ ശേഖരങ്ങളെ ടാഗ് സെറ്റുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഒരു ടാഗ് സെറ്റിന്റെ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ വളരെ നിർണായകമാണ്, കാരണം ഇത് വ്യാകരണപരമായ വിവരങ്ങളുടെ ഗ്രാനുലാരിറ്റി നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

പെൻ ട്രീബാങ്ക് ടാഗ് സെറ്റ്

വർഷങ്ങളായി, പെൻ ട്രീബാങ്ക് ടാഗ് സെറ്റ് ഇംഗ്ലീഷ് സംസാരിക്കുന്ന ലോകത്ത് ഒരു അംഗീകൃത നിലവാരമായി തുടരുന്നു. ഇതിൽ 36 POS ടാഗുകളും 12 മറ്റ് ടാഗുകളും (വിരാമചിഹ്നങ്ങളും ചിഹ്നങ്ങളും) ഉണ്ട്. ഇത് വളരെ വിശദമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ഏകവചന നാമങ്ങൾ (NN), ബഹുവചന നാമങ്ങൾ (NNS), ഏകവചന ശരിയായ നാമങ്ങൾ (NNP), ബഹുവചന ശരിയായ നാമങ്ങൾ (NNPS) എന്നിവ തമ്മിൽ വേർതിരിക്കുന്നു. ശക്തമാണെങ്കിലും, വ്യത്യസ്ത വ്യാകരണ ഘടനകളുള്ള മറ്റ് ഭാഷകളിലേക്ക് ഇത് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നത് സങ്കീർണ്ണമാക്കും.

യൂണിവേഴ്സൽ ഡിപ്പൻഡൻസീസ് (UD): ഒരു ഗ്ലോബൽ സ്റ്റാൻഡേർഡ്

പരസ്പരം ബന്ധമില്ലാത്ത ഒരു ചട്ടക്കൂടിന്റെ ആവശ്യകത തിരിച്ചറിഞ്ഞ്, യൂണിവേഴ്സൽ ഡിപ്പൻഡൻസീസ് (UD) പ്രോജക്റ്റ് നിലവിൽ വന്നു. മനുഷ്യ ഭാഷകളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന POS ടാഗുകളുടെയും ശൈലീപരമായ ആശ്രിതത്വ ബന്ധങ്ങളുടെയും ഒരു സാർവത്രിക ഇൻവെൻ്ററി ഉണ്ടാക്കുകയാണ് UD ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. UD ടാഗ് സെറ്റ് ലളിതമാണ്, ഇതിൽ 17 സാർവത്രിക POS ടാഗുകൾ മാത്രമേയുള്ളൂ, അവയിൽ ഇവയും ഉൾപ്പെടുന്നു:

• NOUN: നാമം
• VERB: ക്രിയ
• ADJ: വിശേഷണം
• ADV: ക്രിയവിശേഷണം
• PRON: സർവ്വനാമം
• PROPN: ശരിയായ നാമം
• ADP: പ്രിപ്പോസിഷൻ (ഉദാ: in, to, on)
• AUX: സഹായക ക്രിയ (ഉദാ: is, will, can)

ഗ്ലോബൽ NLP-യുടെ കാര്യത്തിൽ യൂണിവേഴ്സൽ ഡിപ്പൻഡൻസികളുടെ ഉയർച്ച ഒരു സുപ്രധാന മുന്നേറ്റമാണ്. ഒരു പൊതുവായ ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നതിലൂടെ, ബഹുഭാഷാ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഭാഷകൾക്കിടയിലുള്ള ഭാഷാ ഘടനകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാനും ഇത് എളുപ്പമാക്കുന്നു, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഭാഷാശാസ്ത്രത്തിന്റെ കൂടുതൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതും പരസ്പരം ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതുമായ ഒരു മേഖലയെ വളർത്തുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും? അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഒരു ഉൾക്കാഴ്ച

ഒരു വാക്ക് അവ്യക്തമാകുമ്പോൾ പോലും (ഉദാഹരണത്തിന്, “book” ഒരു നാമമോ ക്രിയയോ ആകാം) ഓരോ വാക്കിനും ശരിയായ ടാഗ് നൽകാൻ പഠിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളിലാണ് POS ടാഗിംഗിന്റെ മാജിക്. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ കാലക്രമേണ വളരെയധികം വികസിച്ചു, കൈകൊണ്ട് ഉണ്ടാക്കിയ നിയമങ്ങളിൽ നിന്ന് അത്യാധുനിക ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകളിലേക്ക് എത്തി.

നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടാഗറുകൾ: ക്ലാസിക് സമീപനം

ആദ്യകാല POS ടാഗറുകൾ കൈകൊണ്ട് ഉണ്ടാക്കിയ ഭാഷാ നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിയമം ഇങ്ങനെ പറയാം: “ഒരു വാക്ക് ‘-ing’ ൽ അവസാനിക്കുകയും, ‘to be’എന്ന ക്രിയയുടെ രൂപത്തിന് മുന്നിൽ വരികയും ചെയ്താൽ, അത് ഒരു ക്രിയ ആയിരിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.” മറ്റൊരു നിയമം ഇതാകാം: “ഒരു വാക്ക് നിഘണ്ടുവിൽ ഇല്ലെങ്കിലും, ‘-s’ ൽ അവസാനിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് ബഹുവചന നാമമായിരിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.”

• ഗുണങ്ങൾ: വളരെ സുതാര്യവും മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പവുമാണ്. ഭാഷാശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് അവരുടെ അറിവ് നേരിട്ട് എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• ദോഷങ്ങൾ: പെട്ടെന്ന് തകരാറിലാകാനും സ്കെയിലബിൾ അല്ലാത്തതുമാണ്. ഒരു ഭാഷയിലെ എല്ലാ ഒഴിവാക്കലുകൾക്കും നിയമങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഒരു വലിയ കാര്യമാണ്, കൂടാതെ ഒരു ഭാഷക്കായുള്ള നിയമങ്ങൾ മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറ്റാൻ കഴിയില്ല.

സ്തോകാസ്റ്റിക് (പ്രോബബിലിസ്റ്റിക്) ടാഗറുകൾ: ഡാറ്റയുടെ ഉയർച്ച

വലിയ അടയാളപ്പെടുത്തിയ ടെക്സ്റ്റ് കോർപ്പറേ (സ്വമേധയാ POS ടാഗുകൾ നൽകിയിട്ടുള്ള ടെക്സ്റ്റിന്റെ ശേഖരം) ലഭ്യമായപ്പോൾ, ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ-ഓറിയന്റഡ് സമീപനം ഉയർന്നുവന്നു. പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ അതിന്റെ സംഭവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു വാക്കിനായുള്ള ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള ടാഗ് നിർണ്ണയിക്കാൻ സ്റ്റോകാസ്റ്റിക് ടാഗറുകൾ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഹിഡൻ മാർക്കോവ് മോഡലുകൾ (HMMs)

ഒരു ഹിഡൻ മാർക്കോവ് മോഡൽ (HMM) ഒരു ജനപ്രിയ സ്റ്റോകാസ്റ്റിക് രീതിയാണ്. ഇത് രണ്ട് പ്രധാന തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്:

1. എമിഷൻ പ്രോബബിലിറ്റി: ഒരു വാക്ക് ഒരു പ്രത്യേക ടാഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത. ഉദാഹരണത്തിന്, “ship” എന്ന വാക്ക് ഒരു നാമമാകാനുള്ള സാധ്യത (P(ship|NOUN)) ഒരു ക്രിയയാകാനുള്ള സാധ്യതയേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ് (P(ship|VERB)).
2. ട്രാൻസിഷൻ പ്രോബബിലിറ്റി: ഒരു ടാഗിന് ശേഷം മറ്റൊരു ടാഗ് വരാനുള്ള സാധ്യത. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നാമത്തിന് ശേഷം ഒരു ക്രിയ വരാനുള്ള സാധ്യത (P(VERB|NOUN)) താരതമ്യേന കൂടുതലാണ്, അതേസമയം ഒരു ക്രിയക്ക് ശേഷം ഒരു നിർണ്ണയം വരാനുള്ള സാധ്യത (P(DETERMINER|VERB)) വളരെ കുറവാണ്.

ഒരു വാക്യത്തിനായി ഏറ്റവും ഉയർന്ന സാധ്യതയുള്ള ടാഗുകളുടെ ശ്രേണി കണ്ടെത്താൻ ടാഗർ ഒരു അൽഗോരിതം (വിറ്റർബി അൽഗോരിതം പോലെ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സ്വയമേവ പഠിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ HMM-കൾ നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളെക്കാൾ വലിയ മുന്നേറ്റമായിരുന്നു.

ആധുനിക യുഗം: ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ടാഗറുകൾ

ഇന്ന്, അത്യാധുനിക POS ടാഗറുകൾ ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെയും ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഈ മോഡലുകൾക്ക് അവരുടെ മുൻഗാമികളേക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളും പശ്ചാത്തലവും ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയും.

ആധുനിക സമീപനങ്ങളിൽ പലപ്പോഴും ലോംഗ് ഷോർട്ട്-ടേം മെമ്മറി (LSTM) നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ബൈഡയറക്ഷണൽ LSTM-കൾ (BiLSTMs) എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു BiLSTM ഒരു വാക്യം ഇരു ദിശകളിലും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു - ഇടത്തുനിന്ന് വലത്തോട്ടും വലത്തുനിന്ന് ഇടത്തോട്ടും. ഇത് ഒരു വാക്ക് ടാഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ മുഴുവൻ വാക്യ പശ്ചാത്തലവും പരിഗണിക്കാൻ മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, “The new stadium will house thousands of fans,” എന്ന വാക്യത്തിൽ, “house” ഒരു ക്രിയയാണോ അതോ നാമമാണോ എന്ന് ശരിയായി തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു BiLSTM-ന് “will” (മുൻപ് വരുന്നത്), “thousands” (ശേഷം വരുന്നത്) എന്നീ വാക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ഏറ്റവും ഒടുവിൽ, ട്രാൻസ്ഫോർമർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ (BERT, അതിന്റെ വകഭേദങ്ങൾ പോലെ) അതിരുകൾ കൂടുതൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോയി. ഈ മോഡലുകൾ വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റിൽ പ്രീ-പരിശീലനം നൽകിയിട്ടുള്ളതാണ്, ഇത് ഭാഷയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ളതും സന്ദർഭോചിതവുമായ ധാരണ നൽകുന്നു. POS ടാഗിംഗിനായി ട്യൂൺ ചെയ്യുമ്പോൾ, അവ മനുഷ്യന്റെ അടുത്തുള്ള കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു.

ഒരു ഗ്ലോബൽ ടൂൾകിറ്റ്: ജനപ്രിയ POS ടാഗിംഗ് ലൈബ്രറികൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു

ഏത് പ്രോജക്റ്റിനും ശരിയായ ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് അത്യാവശ്യമാണ്. NLP ഇക്കോസിസ്റ്റം വിവിധ ശക്തമായ ലൈബ്രറികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഓരോന്നിനും അതിൻ്റേതായ ശക്തികളുണ്ട്. ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടവയുടെ ഒരു താരതമ്യം ഇതാ, ഒരു ലോകവീക്ഷണത്തിൽ നിന്ന്.

NLTK (നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ടൂൾകിറ്റ്): വിദ്യാഭ്യാസപരമായ ശക്തികേന്ദ്രം

പൈത്തൺ NLP ലോകത്തിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന ലൈബ്രറിയാണ് NLTK, ഇത് സാധാരണയായി അക്കാദമിക്, ഗവേഷണ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഭാഷാശാസ്ത്രത്തിന്റെ സൂക്ഷ്മമായ കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ ഇത് മികച്ച ഉപകരണമാണ്.

• ഗുണങ്ങൾ: പഠിപ്പിക്കാനുള്ള മൂല്യം (പഠിക്കാൻ വളരെ നല്ലത്), വൈവിധ്യമാർന്ന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ നടപ്പാക്കൽ നൽകുന്നു ( ക്ലാസിക് മുതൽ ആധുനികം വരെ), വിപുലമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, ശക്തമായ ഒരു കമ്മ്യൂണിറ്റി. ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രക്രിയയിൽ സൂക്ഷ്മമായ നിയന്ത്രണം നൽകുന്നു.
• ദോഷങ്ങൾ: മറ്റ് ലൈബ്രറികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ സാധാരണയായി വേഗത കുറഞ്ഞതും പ്രൊഡക്ഷൻ ലെവൽ വേഗതയ്ക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാത്തതുമാണ്. അതിന്റെ ശ്രദ്ധ ഗവേഷണത്തിലും പഠിപ്പിക്കലിലുമാണ്, സ്കേലബിൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിലല്ല.
• ഗ്ലോബൽ പെർസ്പെക്റ്റീവ്: ഇതിൻ്റെ ഡിഫോൾട്ട് മോഡലുകൾ ഇംഗ്ലീഷ് കേന്ദ്രീകൃതമാണെങ്കിലും, NLTK ഏതെങ്കിലും ഭാഷാ കോർപ്പസിൽ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഗവേഷകർക്ക് വളരെ ഫ്ലെക്സിബിൾ ആക്കുന്നു.

spaCy: ഇൻഡസ്ട്രിയൽ-സ്ട്രെങ്ത് സൊല്യൂഷൻ

ഒരു കാര്യം മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് spaCy രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്: പ്രൊഡക്ഷൻ. ഇത് ആധുനികവും വേഗതയേറിയതും അഭിപ്രായമുള്ളതുമായ ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി വളരെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത NLP പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നൽകുന്നു.

• ഗുണങ്ങൾ: അവിശ്വസനീയമാംവിധം വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും, ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള API, പ്രൊഡക്ഷൻ റെഡി, ഡസൻ കണക്കിന് ഭാഷകൾക്കായി അത്യാധുനിക പ്രീ-പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ നൽകുന്നു, NER, ഡിപ്പൻഡൻസി പാഴ്‌സിംഗ് പോലുള്ള മറ്റ് ടാസ്‌ക്കുകളുമായി POS ടാഗിംഗിനെ തടസ്സമില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
• ദോഷങ്ങൾ: വ്യത്യസ്ത അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഗവേഷകർക്ക് കുറഞ്ഞ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി. spaCy ഒരൊറ്റ സമീപനത്തിന്റെ മികച്ച നടപ്പാക്കൽ നൽകുന്നു, അല്ലാതെ പലതിന്റെയും ഒരു ടൂൾകിറ്റ് അല്ല.
• ഗ്ലോബൽ പെർസ്പെക്റ്റീവ്: spaCy-യുടെ മികച്ച മൾട്ടി-ലാംഗ്വേജ് പിന്തുണ ഒരു പ്രധാന സവിശേഷതയാണ്. ജർമ്മൻ, സ്പാനിഷ് മുതൽ ജാപ്പനീസ്, ചൈനീസ് വരെയുള്ള ഭാഷകൾക്കായി പ്രീ-പരിശീലനം ലഭിച്ച പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എല്ലാം എളുപ്പത്തിൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. ഇത് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കുന്നു.

Stanford CoreNLP: ഗവേഷണ നിലവാരം

സ്റ്റാൻഫോർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത, CoreNLP അതിന്റെ കൃത്യതയ്ക്കും കരുത്ത്റ്റോടും കൂടി അറിയപ്പെടുന്ന NLP ടൂളുകളുടെ ഒരു സമഗ്രമായ സ്യൂട്ടാണ്. അക്കാദമിക് സമൂഹത്തിലെ ഒരു ദീർഘകാല ബെഞ്ച്മാർക്കാണിത്.

• ഗുണങ്ങൾ: വളരെ കൃത്യമായത്, നന്നായി ഗവേഷണം ചെയ്ത മോഡലുകൾ, ഭാഷാ വിശകലന ടൂളുകളുടെ ഒരു പൂർണ്ണമായ പൈപ്പ്ലൈൻ നൽകുന്നു. ഇതിന്റെ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുള്ള ഒരു സ്വർണ്ണ നിലവാരമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
• ദോഷങ്ങൾ: Java-യിൽ എഴുതിയത്, ഇത് പൈത്തൺ-സെൻട്രിക് ടീമുകൾക്ക് ഒരു തടസ്സമാകാം (എങ്കിലും റാപ്പറുകൾ നിലവിലുണ്ട്). spaCy പോലുള്ള ലൈബ്രറികളേക്കാൾ കൂടുതൽ റിസോഴ്സ്-ഇൻ്റെൻസീവ് ആയിരിക്കും (മെമ്മറിയും CPU-യും).
• ഗ്ലോബൽ പെർസ്പെക്റ്റീവ്: ഇംഗ്ലീഷ്, ചൈനീസ്, സ്പാനിഷ്, ജർമ്മൻ, ഫ്രഞ്ച്, അറബിക് ഉൾപ്പെടെ നിരവധി പ്രധാന ലോക ഭാഷകൾക്ക് പ്രോജക്റ്റ് നേറ്റീവ് പിന്തുണ നൽകുന്നു, ഓരോന്നിനും ശക്തമായ മോഡലുകളും ഉണ്ട്.

Flair: അത്യാധുനിക ചട്ടക്കൂട്

PyTorch-ൽ നിർമ്മിച്ച, താരതമ്യേന പുതിയ ലൈബ്രറിയാണ് Flair. ചുറ്റുമുള്ള വാക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സൂക്ഷ്മമായ അർത്ഥം ഉൾക്കൊള്ളാൻ മോഡലുകളെ അനുവദിക്കുന്ന, സന്ദർഭോചിതമായ സ്ട്രിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തലുകളുടെ ഉപയോഗം ഇത് പ്രചരിപ്പിക്കുകയും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

• ഗുണങ്ങൾ: POS ടാഗിംഗ് ഉൾപ്പെടെ നിരവധി NLP ടാസ്‌ക്കുകളിൽ അത്യാധുനിക കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നു. ഇത് വളരെ ഫ്ലെക്സിബിളാണ്, മികച്ച പ്രകടനം ലഭിക്കുന്നതിന് ഉപയോക്താക്കളെ വ്യത്യസ്ത വാക്ക് ഉൾപ്പെടുത്തലുകൾ (BERT, ELMo പോലുള്ളവ) എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
• ദോഷങ്ങൾ: അടിസ്ഥാന മോഡലുകളുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം spaCy-യേക്കാൾ കമ്പ്യൂട്ടേഷണലി ചെലവേറിയതാകാം. തുടക്കക്കാർക്ക് പഠന വക്രം അല്പം കൂടുതലായിരിക്കാം.
• ഗ്ലോബൽ പെർസ്പെക്റ്റീവ്: Flair-ൻ്റെ എംബെഡിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനം ബഹുഭാഷാ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് അസാധാരണമാംവിധം ശക്തമാക്കുന്നു. Hugging Face Transformers പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ വഴി ഇത് 100-ൽ കൂടുതൽ ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള NLP-യുടെ ഒരു അത്യാധുനിക തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കുന്നു.

Cloud-Based NLP APIs

ആന്തരിക NLP വൈദഗ്ദ്ധ്യമില്ലാത്ത ടീമുകൾക്കോ ​​അല്ലെങ്കിൽ വേഗത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യേണ്ടവർക്കോ, ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ശക്തമായ NLP സേവനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:

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

• ഗുണങ്ങൾ: ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പം (ലളിതമായ API കോളുകൾ), പൂർണ്ണമായി നിയന്ത്രിക്കുന്നത്, സ്കേലബിൾ, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറോ മോഡൽ പരിപാലനമോ സംബന്ധിച്ച് വിഷമിക്കേണ്ടതില്ല.
• ദോഷങ്ങൾ: സ്കെയിലിൽ ചെലവേറിയതാകാം, അടിസ്ഥാന മോഡലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള നിയന്ത്രണം കുറവായിരിക്കും, കൂടാതെ മൂന്നാം കക്ഷി സെർവറുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ അയയ്ക്കാൻ കഴിയാത്ത ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ ആശങ്കകളും ഉണ്ടാകാം.
• ഗ്ലോബൽ പെർസ്പെക്റ്റീവ്: ഈ സേവനങ്ങൾ ധാരാളം ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുകയും ലോകമെമ്പാടും പ്രവർത്തിക്കുകയും ടേൺകീ സൊല്യൂഷൻ ആവശ്യമുള്ള ബിസിനസ്സുകൾക്ക് മികച്ച തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഒരു ബഹുഭാഷാ ലോകത്തിലെ വെല്ലുവിളികളും അവ്യക്തതകളും

POS ടാഗിംഗ് ഒരു പരിഹരിക്കപ്പെട്ട പ്രശ്നമല്ല, പ്രത്യേകിച്ചും ലോക ഭാഷകളുടെയും ആശയവിനിമയ ശൈലികളുടെയും വൈവിധ്യം പരിഗണിക്കുമ്പോൾ.

ലെക്സിക്കൽ അവ്യക്തത

ഏറ്റവും സാധാരണമായ വെല്ലുവിളി ലെക്സിക്കൽ അവ്യക്തതയാണ്, ഇവിടെ ഒരു വാക്ക് പദത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത ഭാഗങ്ങളായി വർത്തിക്കാൻ കഴിയും, അത് പശ്ചാത്തലത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇംഗ്ലീഷ് വാക്യം “book” പരിഗണിക്കുക:

• “I read a book.” (നാമം)
• “Please book a table.” (ക്രിയ)

ആധുനിക സന്ദർഭോചിതമായ മോഡലുകൾ ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിൽ വളരെ നല്ലതാണ്, പക്ഷേ ഇത് ഒരു പ്രധാന ബുദ്ധിമുട്ടായി തുടരുന്നു.

രൂപവിജ്ഞാനപരമായി സമ്പന്നമായ ഭാഷകൾ

തുർക്കിഷ്, ഫിന്നിഷ്, റഷ്യൻ തുടങ്ങിയ ഭാഷകൾ രൂപവിജ്ഞാനപരമായി സമ്പന്നമാണ്, അതായത് വ്യാകരണപരമായ അർത്ഥം പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അവ നിരവധി പ്രത്യയങ്ങൾ (പ്രത്യയങ്ങൾ, ഉപസെർഗുകൾ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു റൂട്ട് വാക്കിന് തന്നെ നൂറുകണക്കിന് രൂപങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം. ഇത് വളരെ വലിയ ഒരു പദാവലി ഉണ്ടാക്കുകയും വിയറ്റ്നാമീസ് അല്ലെങ്കിൽ ചൈനീസ് പോലുള്ള ഭാഷകളെ അപേക്ഷിച്ച് ടാഗിംഗ് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അവിടെ വാക്കുകൾ ഒറ്റ രൂപങ്ങളായിരിക്കും.

അനൗപചാരിക വാചകവും കോഡ്-സ്വിച്ചിംഗും

formal, എഡിറ്റ് ചെയ്ത ടെക്സ്റ്റിൽ (വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ പോലുള്ളവ) പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ സോഷ്യൽ മീഡിയയുടെ അനൗപചാരിക ഭാഷയുമായി പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടാകാറുണ്ട്, അത് ശൈലികളും, ചുരുക്കെഴുത്തുകളും, ഇമോജികളും നിറഞ്ഞതാണ്. കൂടാതെ, ലോകത്തിന്റെ പല ഭാഗങ്ങളിലും, കോഡ്-സ്വിച്ചിംഗ് (ഒരൊറ്റ സംഭാഷണത്തിൽ ഒന്നിലധികം ഭാഷകൾ കൂട്ടിക്കലർത്തുന്നത്) സാധാരണമാണ്. “I’ll meet you at the café at 5, inshallah” പോലൊരു വാക്യം ടാഗ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇംഗ്ലീഷ്, ഫ്രഞ്ച്, അറബിക് എന്നിവയുടെ മിശ്രിതം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മോഡൽ ആവശ്യമാണ്.

POS ടാഗിംഗിന്റെ ഭാവി: അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾക്കപ്പുറം

POS ടാഗിംഗിന്റെ ഈ മേഖല തുടർന്നും വികസിച്ചു കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഭാവിയെന്തായിരിക്കുമെന്നു നോക്കാം:

• വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുമായുള്ള (LLMs) സംയോജനം: GPT-4 പോലുള്ള അടിസ്ഥാന മോഡലുകൾക്ക് POS ടാഗിംഗ് വ്യക്തമല്ലാത്ത രീതിയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, വിശ്വസനീയവും, വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതും, പ്രത്യേകവുമായ NLP സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് വ്യക്തമായ ടാഗിംഗ് ഇപ്പോഴും നിർണായകമാണ്. പരമ്പരാഗത NLP ടാസ്‌ക്കുകളുടെ ഘടനാപരമായ ഔട്ട്‌പുട്ടുമായി LLM-കളുടെ ശക്തി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലാണ് ഭാവി.
• കുറഞ്ഞ വിഭവ ഭാഷകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക: വലിയ അടയാളപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളില്ലാത്ത ആയിരക്കണക്കിന് ഭാഷകൾക്കായി POS ടാഗിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു പ്രധാന ഗവേഷണ ശ്രമം നടന്നുവരുന്നു. ഉയർന്ന-വിഭവ ഭാഷയിൽ നിന്നുള്ള അറിവ് കുറഞ്ഞ വിഭവ ഭാഷയിലേക്ക് കൈമാറ്റം ചെയ്യുന്ന ക്രോസ്-ലിംഗൽ ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഇതിൽ പ്രധാനമാണ്.
• സൂക്ഷ്മമായതും ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ ടാഗിംഗ്: വൈദ്യശാസ്ത്രം അല്ലെങ്കിൽ നിയമം പോലുള്ള പ്രത്യേക മേഖലകൾക്കായി കൂടുതൽ വിശദമായ ടാഗ് സെറ്റുകൾക്ക് വളരെയധികം ആവശ്യമുണ്ട്, അവിടെ വാക്കുകൾക്ക് അതുല്യമായ വ്യാകരണപരമായ റോളുകൾ ഉണ്ടാകാം.

പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ: നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിനായി ശരിയായ ഉപകരണം എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം

ശരിയായ POS ടാഗിംഗ് ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യകതകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. സ്വയം ഈ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക:

1. എൻ്റെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം എന്താണ്?
   • പഠനവും ഗവേഷണവും: NLTK ആണ് നിങ്ങളുടെ മികച്ച തുടക്കം.
   • ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കുന്നു: വേഗതയുടെയും വിശ്വാസ്യതയുടെയും കാര്യത്തിൽ spaCy വ്യവസായ നിലവാരമുള്ളതാണ്.
   • ഒരു പ്രത്യേക ടാസ്‌ക്കിനായി പരമാവധി കൃത്യത നേടുക: Flair അല്ലെങ്കിൽ ഇഷ്ടമുള്ള രീതിയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ട്രാൻസ്ഫോർമർ മോഡൽ മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരിക്കും.
2. എനിക്ക് ഏതൊക്കെ ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്‌ക്കേണ്ടതുണ്ട്?
   • വിപുലമായ, റെഡിമെയ്ഡ് മൾട്ടി-ലാംഗ്വേജ് പിന്തുണയ്‌ക്കായി, spaCy, Flair എന്നിവ മികച്ചതാണ്.
   • നിരവധി ഭാഷകളിൽ വേഗത്തിലുള്ളതും സ്കേലബിളുമായ ഒരു പരിഹാരത്തിനായി, ഒരു Cloud API പരിഗണിക്കുക.
3. എൻ്റെ പ്രകടനപരവും ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ സംബന്ധവുമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
   • വേഗത നിർണായകമാണെങ്കിൽ, spaCy വളരെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതാണ്.
   • നിങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ GPU-കളും മികച്ച കൃത്യതയും ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, Flair ഒരു മികച്ച ഓപ്ഷനാണ്.
   • നിങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ മാനേജ്മെൻ്റ് ഒഴിവാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഒരു Cloud API ഉപയോഗിക്കുക.

ഉപസംഹാരം: ഭാഷാപരമായ ധാരണയുടെ നിശബ്ദമായ എഞ്ചിൻ

പാർട്ട്-ഓഫ്-സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ് വ്യാകരണത്തിലെ ഒരു അക്കാദമിക് വ്യായാമത്തേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലാണ്. ഘടനയില്ലാത്ത ടെക്സ്റ്റിനെ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയാക്കി മാറ്റുന്ന ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സാങ്കേതികവിദ്യയാണിത്, ഇത് യന്ത്രങ്ങളെ യഥാർത്ഥ ഭാഷാപരമായ ധാരണയിലേക്കുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ യാത്ര ആരംഭിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. കഴിഞ്ഞ കാലത്തിലെ നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ മുതൽ ഇന്നത്തെ അത്യാധുനിക ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ വരെ, POS ടാഗിംഗിന്റെ പരിണാമം NLP-യുടെ തന്നെ പുരോഗതിയെ പ്രതിഫലിക്കുന്നു. കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരവും, ബഹുഭാഷാപരവും, സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കുന്നതുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, നമ്മുടെ ലോകത്തെ രൂപപ്പെടുത്തുന്ന നാമങ്ങളും, ക്രിയകളും, വിശേഷണങ്ങളും തിരിച്ചറിയുന്ന ഈ അടിസ്ഥാന പ്രക്രിയ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡെവലപ്പർമാർക്കും, നവീകർത്താക്കൾക്കും ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഒരു ഉപകരണമായി തുടരും.