மொழியைத் திறத்தல்: பகுதி-பொருள் குறிச்சொல் இடுதலும் அதன் கருவிகளும் ஒரு உலகளாவிய வழிகாட்டி

மொழி என்பது மனித தகவல்தொடர்பின் மூலக்கல்லாகும், இது சொற்கள், விதிகள் மற்றும் சூழலால் பின்னப்பட்ட ஒரு சிக்கலான திரைச்சீலை. எந்திரங்கள் நம்மைப் புரிந்துகொண்டு, நம்முடன் உரையாட வேண்டுமெனில், அவை முதலில் இந்தத் திரைச்சீலையை அதன் அடிப்படை இழைகளாகப் பிரித்தெடுக்கக் கற்றுக்கொள்ள வேண்டும். இந்தச் செயல்முறையின் மிக முக்கியமான முதல் படிகளில் ஒன்று பகுதி-பொருள் (POS) குறிச்சொல் இடுதல் ஆகும். இது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் (NLP) ஒரு அடிப்படைக் நுட்பமாகும், இது ஒரு உரையில் உள்ள ஒவ்வொரு சொல்லுக்கும் - பெயர்ச்சொல், வினைச்சொல் அல்லது உரிச்சொல் போன்ற - இலக்கண வகையை ஒதுக்குகிறது. இது ஒரு எளிய இலக்கணப் பயிற்சி போலத் தோன்றினாலும், தேடுபொறிகள் முதல் மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் வரை நாம் தினமும் பயன்படுத்தும் பல மொழித் தொழில்நுட்பங்களுக்கு POS குறிச்சொல் இடுதல் ஒரு அமைதியான இயந்திரமாகச் செயல்படுகிறது.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி உலகளாவிய டெவலப்பர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள், மொழியியலாளர்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப ஆர்வலர்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் POS குறிச்சொல் இடுதலின் என்ன, ஏன், எப்படி என்பதை ஆராய்வோம், அதன் அல்காரிதம்களின் பரிணாம வளர்ச்சியை ஆராய்வோம், துறையின் முன்னணி கருவிகளை ஒப்பிடுவோம், மேலும் இந்த அத்தியாவசிய மொழியியல் பகுப்பாய்வு பணியின் சவால்கள் மற்றும் எதிர்காலம் குறித்து விவாதிப்போம்.

பகுதி-பொருள் குறிச்சொல் இடுதல் என்றால் என்ன? மொழியின் வரைபடம்

ஒரு கட்டிடத்தின் வரைபடத்தைப் பார்க்கும் ஒரு கட்டிடக் கலைஞர் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். வரைபடம் வெறும் கோடுகளின் தொகுப்பைக் காட்டவில்லை; அது ஒவ்வொரு பாகத்தையும் குறிக்கிறது: இது ஒரு சுமை தாங்கும் சுவர், அது ஒரு சாளரம், இங்கே மின் வயரிங் உள்ளது. இந்தக் குறியிடுதல் கட்டிடம் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ளத் தேவையான கட்டமைப்புச் சூழலை வழங்குகிறது. POS குறிச்சொல் இடுதல் வாக்கியங்களுக்கும் அதையே செய்கிறது.

இந்த வாக்கியத்தைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: "வேகமான கப்பல் விரைவாகப் பயணிக்கிறது."

ஒரு POS குறிச்சொல்லி இந்த வாக்கியத்தை பகுப்பாய்வு செய்து இதைப் போன்ற ஒரு வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது:

• The / நிர்ணயிக்கும் சொல் (DT)
• fast / உரிச்சொல் (JJ)
• ship / பெயர்ச்சொல் (NN)
• sails / வினைச்சொல் (VBZ)
• quickly / வினையடை (RB)

இந்த குறிச்சொற்களை ஒதுக்குவதன் மூலம், இயந்திரம் எழுத்துக்களின் ஒரு எளிய சரம் என்பதைத் தாண்டிப் பார்க்கிறது. ஒவ்வொரு சொல்லும் என்ன இலக்கணப் பங்களிப்பைச் செய்கிறது என்பதை இப்போது புரிந்துகொள்கிறது. "கப்பல்" ஒரு பொருள் என்பதையும், "பயணிக்கிறது" என்பது அந்தப் பொருளால் செய்யப்படும் ஒரு செயல் என்பதையும், "வேகமான" என்பது அந்தப் பொருளை விவரிக்கிறது என்பதையும், "விரைவாக" என்பது அந்தச் செயலை விவரிக்கிறது என்பதையும் இது அறிந்துகொள்கிறது. இந்த இலக்கண வரைபடம் சொற்பொருள் புரிதலின் முதல் அடுக்காகும், மேலும் இது மிகவும் சிக்கலான NLP பணிகளுக்கு இன்றியமையாதது.

POS குறிச்சொல் இடுதல் ஏன் இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் (NLP) ஒரு மூலக்கல்லாகும்

POS குறிச்சொல் இடுதல் என்பது தானாகவே ஒரு முடிவல்ல, ஆனால் மற்ற NLP பயன்பாடுகளுக்காக உரைத் தரவை மேம்படுத்தும் ஒரு முக்கியமான முன்-செயலாக்க படியாகும். சொற்களை வேறுபடுத்தி, கட்டமைப்புச் சூழலை வழங்கும் அதன் திறன் பல களங்களில் அதை விலைமதிப்பற்றதாக ஆக்குகிறது.

முக்கிய பயன்பாடுகள்:

• தகவல் மீட்டெடுப்பு மற்றும் தேடுபொறிகள்: நீங்கள் "ஒரு விமானத்தை முன்பதிவு செய்" என்று தேடும்போது, ஒரு அதிநவீன தேடுபொறி, "முன்பதிவு செய்" என்பது ஒரு வினைச்சொல் (செய்ய வேண்டிய ஒரு செயல்) மற்றும் "விமானம்" என்பது ஒரு பெயர்ச்சொல் (அந்தச் செயலின் பொருள்) என்பதைப் புரிந்துகொள்ள POS குறிச்சொல் இடுதலைப் பயன்படுத்துகிறது. இது உங்கள் தேடலை "ஒரு விமானப் புத்தகம்" (ஒரு பெயர்ச்சொல் சொற்றொடர்) என்பதிலிருந்து வேறுபடுத்தி, மிகவும் பொருத்தமான முடிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.
• சாட்பாட்கள் மற்றும் மெய்நிகர் உதவியாளர்கள்: "பத்து நிமிடங்களுக்கு ஒரு டைமரை அமைக்கவும்" என்ற கட்டளையை ஒரு மெய்நிகர் உதவியாளர் புரிந்துகொள்ள, அது "அமைக்கவும்" என்பதை ஒரு வினைச்சொல்லாகவும் (கட்டளை), "டைமர்" என்பதை ஒரு பெயர்ச்சொல்லாகவும் (பொருள்), மற்றும் "பத்து நிமிடங்கள்" என்பதை கால அளவைக் குறிக்கும் ஒரு பெயர்ச்சொல் சொற்றொடராகவும் அடையாளம் காண வேண்டும். இந்த பகுப்பாய்வு சரியான அளவுருக்களுடன் சரியான செயல்பாட்டைச் செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
• உணர்ச்சிப் பகுப்பாய்வு: உணர்வுகளைப் புரிந்துகொள்ள பெரும்பாலும் குறிப்பிட்ட பகுதி-பொருள்களில் கவனம் செலுத்த வேண்டும். உரிச்சொற்கள் ("சிறந்தது," "மோசம்") மற்றும் வினையடைகள் ("அழகாக," "பயங்கரமாக") கருத்துக்கான வலுவான அறிகுறிகளாகும். ஒரு உணர்ச்சிப் பகுப்பாய்வு மாதிரி, POS குறிச்சொல் இடுதலின் மூலம் இந்தச் சொற்களை முதலில் அடையாளம் காண்பதன் மூலம் அவற்றை அதிக எடையுடன் கருதலாம்.
• இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு: வெவ்வேறு மொழிகள் வெவ்வேறு வாக்கிய அமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன (எ.கா., ஆங்கிலத்தில் Subject-Verb-Object vs. ஜப்பானிய மொழியில் Subject-Object-Verb). ஒரு இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு அமைப்பு, மூல வாக்கியத்தின் இலக்கண அமைப்பை பகுப்பாய்வு செய்ய POS குறிச்சொற்களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது இலக்கு மொழியில் இலக்கண ரீதியாக சரியான வாக்கியத்தை மீண்டும் உருவாக்க உதவுகிறது.
• உரை சுருக்கம் மற்றும் பெயரிடப்பட்ட பொருள் அங்கீகாரம் (NER): POS குறிச்சொல் இடுதல், பெயர்ச்சொற்கள் மற்றும் பெயர்ச்சொல் சொற்றொடர்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது, அவை பெரும்பாலும் ஒரு உரையில் உள்ள முக்கிய தலைப்புகள் அல்லது பொருள்களாகும். உள்ளடக்கம் சுருக்கத்திற்கும், நபர்களின் பெயர்கள், நிறுவனங்கள் அல்லது இருப்பிடங்கள் போன்ற குறிப்பிட்ட பொருள்களைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும் இது ஒரு அடிப்படிக் படியாகும்.

கட்டமைப்புத் தொகுதிகள்: POS குறிச்சொல் தொகுப்புகளைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

ஒரு POS குறிச்சொல்லி சொற்களுக்கு ஒதுக்குவதற்கு முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட குறிச்சொற்களின் தொகுப்பைக் கொண்டிருக்க வேண்டும். இந்தத் தொகுப்புகள் குறிச்சொல் தொகுப்புகள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன. ஒரு குறிச்சொல் தொகுப்பின் தேர்வு முக்கியமானதாகும், ஏனெனில் இது பிடிக்கப்பட்ட இலக்கணத் தகவலின் துல்லியத்தன்மையை தீர்மானிக்கிறது.

பென் ட்ரீபேங்க் குறிச்சொல் தொகுப்பு

பல ஆண்டுகளாக, பென் ட்ரீபேங்க் குறிச்சொல் தொகுப்பு ஆங்கிலம் பேசும் உலகில் ஒரு நடைமுறைத் தரமாக இருந்து வருகிறது. இது 36 POS குறிச்சொற்களையும் 12 பிற குறிச்சொற்களையும் ( நிறுத்தற்குறிகள் மற்றும் சின்னங்களுக்கு) கொண்டுள்ளது. இது மிகவும் விரிவானது, எடுத்துக்காட்டாக, ஒருமை பெயர்ச்சொற்கள் (NN), பன்மை பெயர்ச்சொற்கள் (NNS), ஒருமைப் சிறப்புப் பெயர்ச்சொற்கள் (NNP), மற்றும் பன்மைச் சிறப்புப் பெயர்ச்சொற்கள் (NNPS) ஆகியவற்றுக்கிடையே வேறுபடுத்துகிறது. இது சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், அதன் சிறப்புத் தன்மை வெவ்வேறு இலக்கண அமைப்புகளைக் கொண்ட பிற மொழிகளுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றுவதை சிக்கலாக்கும்.

உலகளாவிய சார்புகள் (UD): ஒரு உலகளாவிய தரநிலை

மொழிகளுக்கு இடையே ஒத்திசைவான ஒரு கட்டமைப்பின் தேவையை உணர்ந்து, உலகளாவிய சார்புகள் (UD) திட்டம் உருவானது. UD ஆனது பலவிதமான மனித மொழிகளுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய POS குறிச்சொற்கள் மற்றும் தொடரியல் சார்பு உறவுகளின் உலகளாவிய பட்டியலை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. UD குறிச்சொல் தொகுப்பு மிகவும் எளிமையானது, இது 17 உலகளாவிய POS குறிச்சொற்களை மட்டுமே கொண்டுள்ளது, அவற்றில்:

• NOUN: பெயர்ச்சொல்
• VERB: வினைச்சொல்
• ADJ: உரிச்சொல்
• ADV: வினையடை
• PRON: பிரதிப்பெயர்ச்சொல்
• PROPN: சிறப்புப் பெயர்ச்சொல்
• ADP: இடைச்சொல் (எ.கா., இல், க்கு, மீது)
• AUX: துணை வினைச்சொல் (எ.கா., ஆகிறது, செய்யும், முடியும்)

உலகளாவிய சார்புகளின் எழுச்சி உலகளாவிய NLP க்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றமாகும். ஒரு பொதுவான கட்டமைப்பை வழங்குவதன் மூலம், பன்மொழி மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிப்பதையும், மொழிகளுக்கு இடையேயான மொழியியல் கட்டமைப்புகளை ஒப்பிடுவதையும் இது எளிதாக்குகிறது, இது கணக்கீட்டு மொழியியலின் மிகவும் உள்ளடக்கிய மற்றும் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட துறையை வளர்க்கிறது.

இது எவ்வாறு செயல்படுகிறது? அல்காரிதம்களின் உள்ளே ஒரு பார்வை

POS குறிச்சொல் இடுதலின் சிறப்பு, ஒவ்வொரு சொல்லுக்கும் சரியான குறிச்சொல்லை ஒதுக்கக் கற்றுக்கொள்ளும் அல்காரிதம்களில் உள்ளது, ஒரு சொல் பல பொருள் கொண்டதாக இருந்தாலும் (எ.கா., "புத்தகம்" ஒரு பெயர்ச்சொல்லாகவும் அல்லது வினைச்சொல்லாகவும் இருக்கலாம்). இந்த அல்காரிதம்கள் காலப்போக்கில் கணிசமாக மேம்பட்டுள்ளன, கையால் உருவாக்கப்பட்ட விதிகளிலிருந்து அதிநவீன ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுக்கு நகர்ந்துள்ளன.

விதி அடிப்படையிலான குறிச்சொல்லிகள்: பாரம்பரிய அணுகுமுறை

ஆரம்பகால POS குறிச்சொல்லிகள் கையால் உருவாக்கப்பட்ட மொழியியல் விதிகளின் அடிப்படையில் அமைந்திருந்தன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு விதி இவ்வாறு கூறலாம்: "ஒரு சொல் '-ing' இல் முடிந்து, 'to be' என்ற வினைச்சொல்லின் ஒரு வடிவத்தால் முன்னதாக இருந்தால், அது ஒரு வினைச்சொல்லாக இருக்கலாம்." மற்றொரு விதி இவ்வாறு இருக்கலாம்: "ஒரு சொல் அகராதியில் இல்லை, ஆனால் '-s' இல் முடிந்தால், அது ஒரு பன்மைப் பெயர்ச்சொல்லாக இருக்கலாம்."

• நன்மைகள்: மிகவும் வெளிப்படையானது மற்றும் புரிந்துகொள்ள எளிதானது. மொழியியலாளர்கள் தங்கள் அறிவை நேரடியாகக் குறியிட முடியும்.
• குறைபாடுகள்: பலவீனமானது மற்றும் விரிவாக்க முடியாதது. ஒரு மொழியில் உள்ள அனைத்து விதிவிலக்குகளுக்கும் விதிகளை உருவாக்குவதும் பராமரிப்பதும் ஒரு மகத்தான பணியாகும், மேலும் ஒரு மொழிக்கான விதிகள் மற்றொரு மொழிக்கு மாற்றப்படாது.

ஸ்டோகாஸ்டிக் (நிகழ்தகவு) குறிச்சொல்லிகள்: தரவுகளின் எழுச்சி

பெரிய குறியிடப்பட்ட உரைத் தொகுப்புகள் (கையால் ஒதுக்கப்பட்ட POS குறிச்சொற்களுடன் கூடிய உரைத் தொகுப்புகள்) கிடைக்கப்பெற்றதால், ஒரு புதிய தரவு சார்ந்த அணுகுமுறை உருவானது. ஸ்டோகாஸ்டிக் குறிச்சொல்லிகள், பயிற்சித் தரவுகளில் ஒரு சொல்லின் நிகழ்வின் அடிப்படையில் ஒரு சொல்லுக்கான மிகவும் சாத்தியமான குறிச்சொல்லைத் தீர்மானிக்க புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.

மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள் (HMMs)

ஒரு மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரி (HMM) ஒரு பிரபலமான ஸ்டோகாஸ்டிக் முறையாகும். இது இரண்டு முக்கிய கொள்கைகளில் செயல்படுகிறது:

1. உமிழ்வு நிகழ்தகவு: ஒரு சொல் ஒரு குறிப்பிட்ட குறிச்சொல்லுடன் தொடர்புடைய நிகழ்தகவு. எடுத்துக்காட்டாக, "கப்பல்" என்ற சொல் பெயர்ச்சொல்லாக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு (P(கப்பல்|பெயர்ச்சொல்)) அது ஒரு வினைச்சொல்லாக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவை (P(கப்பல்|வினைச்சொல்)) விட மிக அதிகம்.
2. மாற்ற நிகழ்தகவு: ஒரு குறிச்சொல் மற்றொரு குறிச்சொல்லைப் பின்தொடரும் நிகழ்தகவு. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பெயர்ச்சொல்லைப் பின்தொடரும் ஒரு வினைச்சொல்லின் நிகழ்தகவு (P(வினைச்சொல்|பெயர்ச்சொல்)) ஒப்பீட்டளவில் அதிகமாகும், அதேசமயம் ஒரு வினைச்சொல்லைப் பின்தொடரும் ஒரு நிர்ணயிக்கும் சொல்லின் நிகழ்தகவு (P(நிர்ணயிக்கும் சொல்|வினைச்சொல்)) மிகக் குறைவு.

ஒரு குறிப்பிட்ட வாக்கியத்திற்கான அதிகபட்ச ஒட்டுமொத்த நிகழ்தகவைக் கொண்ட குறிச்சொற்களின் வரிசையைக் கண்டறிய, குறிச்சொல்லி ஒரு அல்காரிதத்தைப் (வைடர்பி அல்காரிதம் போன்றது) பயன்படுத்துகிறது. HMMs ஆனது விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளை விட மிகப்பெரிய மேம்பாடாகும், ஏனெனில் அவை தரவுகளிலிருந்து தானாகவே கற்றுக்கொள்ள முடியும்.

நவீன சகாப்தம்: நியூரல் நெட்வொர்க் குறிச்சொல்லிகள்

இன்று, அதிநவீன POS குறிச்சொல்லிகள் ஆழமான கற்றல் மற்றும் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த மாதிரிகள் அவற்றின் முன்னோடிகளை விட மிகவும் சிக்கலான வடிவங்களையும் சூழலையும் கைப்பற்ற முடியும்.

நவீன அணுகுமுறைகள் பெரும்பாலும் நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (LSTM) நெட்வொர்க்குகள், குறிப்பாக இருதிசை LSTM (BiLSTMs) போன்ற கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. ஒரு BiLSTM ஒரு வாக்கியத்தை இரு திசைகளிலும்—இடமிருந்து வலமாக மற்றும் வலமிருந்து இடமாக—செயலாக்குகிறது. இது ஒரு சொல்லைக் குறிச்சொல் இடும்போது முழு வாக்கியச் சூழலையும் மாதிரி கருத்தில் கொள்ள அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, "புதிய மைதானம் ஆயிரக்கணக்கான ரசிகர்களுக்கு இடம் தரும்" என்ற வாக்கியத்தில், ஒரு BiLSTM "தரும்" (முன்பு தோன்றும்) மற்றும் "ஆயிரக்கணக்கான" (பின்பு தோன்றும்) என்ற சொற்களைப் பயன்படுத்தி "இடம் தரும்" என்பதை ஒரு வினைச்சொல்லாகச் சரியாக அடையாளம் காண முடியும், பெயர்ச்சொல்லாக அல்ல.

சமீபத்தில், ட்ரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான மாதிரிகள் (BERT மற்றும் அதன் வகைகள் போன்றவை) எல்லைகளை மேலும் விரிவாக்கியுள்ளன. இந்த மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான உரைகளில் முன்-பயிற்சியளிக்கப்பட்டு, மொழி பற்றிய ஆழமான, சூழல் சார்ந்த புரிதலை அளிக்கின்றன. POS குறிச்சொல் இடுதலுக்கு நேர்த்தியான முறையில் பயிற்சி அளிக்கப்படும்போது, அவை மனிதனை ஒத்த துல்லிய நிலையை அடைகின்றன.

ஒரு உலகளாவிய கருவித்தொகுப்பு: பிரபலமான POS குறிச்சொல் இடும் நூலகங்களை ஒப்பிடுதல்

எந்தவொரு திட்டத்திற்கும் சரியான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பது அவசியம். NLP சூழல் பல்வேறு சக்திவாய்ந்த நூலகங்களை வழங்குகிறது, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலங்களைக் கொண்டுள்ளன. உலகளாவிய கண்ணோட்டத்தில் மிக முக்கியமானவற்றின் ஒப்பீடு இங்கே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது.

NLTK (இயற்கை மொழி கருவித்தொகுப்பு): கல்விக்கான வல்லமை

NLTK என்பது பைதான் NLP உலகில் ஒரு அடிப்படைக் கருவி நூலகமாகும், இது பெரும்பாலும் கல்வி மற்றும் ஆராய்ச்சி அமைப்புகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கணக்கீட்டு மொழியியலின் அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு இது ஒரு சிறந்த கருவியாகும்.

• நன்மைகள்: கல்வியியல் மதிப்பு (கற்றுக்கொள்வதற்குச் சிறந்தது), பலவிதமான அல்காரிதம்களை (பாரம்பரியத்திலிருந்து நவீனமானது வரை) செயல்படுத்துகிறது, விரிவான ஆவணங்கள் மற்றும் ஒரு வலுவான சமூகம். இது பயனர்களுக்குச் செயல்முறையின் மீது துல்லியமான கட்டுப்பாட்டை அளிக்கிறது.
• குறைபாடுகள்: பொதுவாக மற்ற நூலகங்களுடன் ஒப்பிடும்போது மெதுவாகவும், உற்பத்தி நிலை வேகத்திற்காக குறைந்தபட்ச உகந்ததாக்கப்பட்டு இருக்கும். அதன் கவனம் அளவிடக்கூடிய பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதை விட ஆராய்ச்சி மற்றும் கற்பித்தலில் அதிகம்.
• உலகளாவிய கண்ணோட்டம்: அதன் இயல்புநிலை மாதிரிகள் ஆங்கிலத்தை மையமாகக் கொண்டவை என்றாலும், NLTK எந்த மொழித் தொகுப்பிலும் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க உதவுகிறது, இது பலதரப்பட்ட மொழிகளுடன் பணிபுரியும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு நெகிழ்வானதாக ஆக்குகிறது.

spaCy: தொழில்துறை வலிமைக்கான தீர்வு

spaCy ஒரு விஷயத்தை மனதில் கொண்டு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது: உற்பத்தி. இது ஒரு நவீன, வேகமான மற்றும் கருத்துடைய நூலகமாகும், இது நிஜ உலகப் பயன்பாடுகளுக்காக மிகவும் உகந்ததாக்கப்பட்ட NLP பைப்லைன்களை வழங்குகிறது.

• நன்மைகள்: அதிவேகம் மற்றும் திறன் கொண்டது, பயன்படுத்த எளிதான API, உற்பத்திக்குத் தயார், பல டஜன் மொழிகளுக்கான அதிநவீன முன்-பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை வழங்குகிறது, மேலும் NER மற்றும் சார்புப் பகுப்பாய்வு போன்ற பிற பணிகளுடன் POS குறிச்சொல் இடுதலை தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது.
• குறைபாடுகள்: வெவ்வேறு அல்காரிதம்களை மாற்ற விரும்பும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்குக் குறைவான நெகிழ்வானது. spaCy பல கருவிகளின் தொகுப்பை அல்லாமல், ஒரு அணுகுமுறையின் சிறந்த செயலாக்கத்தை வழங்குகிறது.
• உலகளாவிய கண்ணோட்டம்: spaCy இன் சிறந்த பல மொழி ஆதரவு ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். இது ஜெர்மன் மற்றும் ஸ்பானிஷ் முதல் ஜப்பானிய மற்றும் சீன மொழிகள் வரையிலான மொழிகளுக்கான முன்-பயிற்சியளிக்கப்பட்ட பைப்லைன்களை வழங்குகிறது, இவை அனைத்தும் எளிதாகப் பதிவிறக்கக்கூடியவை மற்றும் பயன்படுத்தத் தயாராக உள்ளன. இது உலகளாவிய தயாரிப்புகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.

ஸ்டான்போர்டு கோர்என்எல்பி: ஆராய்ச்சித் தரநிலை

ஸ்டான்போர்டு பல்கலைக்கழகத்தில் உருவாக்கப்பட்ட கோர்என்எல்பி (CoreNLP), அதன் துல்லியம் மற்றும் உறுதிக்காக அறியப்பட்ட NLP கருவிகளின் ஒரு விரிவான தொகுப்பாகும். இது கல்வி சமூகத்தில் நீண்டகாலமாக ஒரு அளவுகோலாக இருந்து வருகிறது.

• நன்மைகள்: மிகவும் துல்லியமானது, நன்கு ஆராயப்பட்ட மாதிரிகள், மொழியியல் பகுப்பாய்வு கருவிகளின் முழு பைப்லைனை வழங்குகிறது. அதன் மாதிரிகள் பெரும்பாலும் மதிப்பீட்டிற்கான தங்கத் தரநிலையாகக் கருதப்படுகின்றன.
• குறைபாடுகள்: ஜாவாவில் எழுதப்பட்டுள்ளது, இது பைத்தானை மையமாகக் கொண்ட குழுக்களுக்கு ஒரு தடையாக இருக்கலாம் (இருப்பினும், சுற்றுகள் உள்ளன). இது spaCy போன்ற நூலகங்களை விட அதிக வளங்களை (நினைவகம் மற்றும் CPU) பயன்படுத்தும்.
• உலகளாவிய கண்ணோட்டம்: இந்தத் திட்டம் ஆங்கிலம், சீனம், ஸ்பானிஷ், ஜெர்மன், பிரஞ்சு மற்றும் அரபு உள்ளிட்ட பல முக்கிய உலக மொழிகளுக்கு உள்ளூர் ஆதரவை வழங்குகிறது, ஒவ்வொன்றிற்கும் வலுவான மாதிரிகள் உள்ளன.

ஃப்ளேர்: அதிநவீன கட்டமைப்பு

ஃப்ளேர் (Flair) என்பது பைடோர்ச் (PyTorch) மீது கட்டமைக்கப்பட்ட ஒரு புதிய நூலகமாகும். இது சூழல் சார்ந்த சரம் உட்பொதிவுகளின் பயன்பாட்டை முன்னோடியாகவும் பிரபலப்படுத்தியதற்காகவும் அறியப்படுகிறது, இது மாதிரிகள் சுற்றியுள்ள சொற்களின் அடிப்படையில் நுட்பமான பொருளைக் கைப்பற்ற அனுமதிக்கிறது.

• நன்மைகள்: POS குறிச்சொல் இடுதல் உட்பட பல NLP பணிகளில் அதிநவீன துல்லியத்தை அடைகிறது. இது மிகவும் நெகிழ்வானது, பயனர்கள் சிறந்த செயல்திறனைப் பெற வெவ்வேறு சொல் உட்பொதிவுகளை (BERT, ELMo போன்றவை) எளிதாக இணைக்க அனுமதிக்கிறது.
• குறைபாடுகள்: அடிப்படை மாதிரிகளின் சிக்கல் காரணமாக spaCy ஐ விட அதிக கணக்கீட்டுச் செலவுடையதாக இருக்கலாம். ஆரம்பிப்பவர்களுக்கு கற்றல் வளைவு சற்று செங்குத்தாக இருக்கலாம்.
• உலகளாவிய கண்ணோட்டம்: ஃப்ளேரின் உட்பொதிவு அடிப்படையிலான அணுகுமுறை அதை பல மொழி பயன்பாடுகளுக்கு விதிவிலக்காக சக்திவாய்ந்ததாக ஆக்குகிறது. இது Hugging Face Transformers போன்ற நூலகங்கள் மூலம் 100 க்கும் மேற்பட்ட மொழிகளை இயல்பாகவே ஆதரிக்கிறது, இது உலகளாவிய NLP க்கான ஒரு அதிநவீன தேர்வாக அமைகிறது.

கிளவுட் அடிப்படையிலான NLP APIகள்

உள்நாட்டு NLP நிபுணத்துவம் இல்லாத அல்லது விரைவாக அளவிட வேண்டிய குழுக்களுக்கு, கிளவுட் தளங்கள் சக்திவாய்ந்த NLP சேவைகளை வழங்குகின்றன:

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

• நன்மைகள்: பயன்படுத்த எளிதானது (எளிய API அழைப்புகள்), முழுமையாக நிர்வகிக்கப்பட்டு அளவிடக்கூடியது, உள்கட்டமைப்பு அல்லது மாதிரி பராமரிப்பு பற்றி கவலைப்படத் தேவையில்லை.
• குறைபாடுகள்: அளவில் செலவுமிக்கதாக இருக்கலாம், அடிப்படை மாதிரிகள் மீது குறைவான கட்டுப்பாடு, மற்றும் மூன்றாம் தரப்பு சேவையகங்களுக்குத் தரவை அனுப்ப முடியாத நிறுவனங்களுக்கு சாத்தியமான தரவு தனியுரிமை கவலைகள்.
• உலகளாவிய கண்ணோட்டம்: இந்தச் சேவைகள் ஏராளமான மொழிகளை ஆதரிக்கின்றன, மேலும் உலகளவில் செயல்படும் மற்றும் ஒரு ஆயத்த தீர்வு தேவைப்படும் வணிகங்களுக்கு ஒரு சிறந்த தேர்வாகும்.

பன்மொழி உலகில் சவால்களும் தெளிவின்மைகளும்

POS குறிச்சொல் இடுதல் என்பது தீர்க்கப்பட்ட பிரச்சனை அல்ல, குறிப்பாக உலக மொழிகளின் பன்முகத்தன்மை மற்றும் தகவல் தொடர்பு பாணிகளைக் கருத்தில் கொள்ளும்போது.

சொல்சார்ந்த தெளிவின்மை

மிகவும் பொதுவான சவால் சொல்சார்ந்த தெளிவின்மை ஆகும், இங்கு ஒரு சொல் சூழலைப் பொறுத்து வெவ்வேறு பகுதி-பொருள்களாகச் செயல்பட முடியும். ஆங்கிலச் சொல் "book" ஐக் கவனியுங்கள்:

• "நான் ஒரு நூலைப் படித்தேன்." (பெயர்ச்சொல்)
• "தயவுசெய்து ஒரு மேசையை முன்பதிவு செய்யுங்கள்." (வினைச்சொல்)

நவீன சூழல் சார்ந்த மாதிரிகள் இதைத் தீர்ப்பதில் மிகவும் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன, ஆனால் இது ஒரு முக்கிய சிரமமாகவே உள்ளது.

உருவியலால் செறிவூட்டப்பட்ட மொழிகள்

துருக்கி, பின்னிஷ் அல்லது ரஷ்யன் போன்ற மொழிகள் உருவியலால் செறிவூட்டப்பட்டவை, அதாவது அவை இலக்கணப் பொருளை வெளிப்படுத்த பல உருபுகளை (முன்சேர்க்கைகள், பின்சேர்க்கைகள்) பயன்படுத்துகின்றன. ஒரு ஒற்றை மூலச்சொல் நூற்றுக்கணக்கான வடிவங்களைக் கொண்டிருக்கலாம். இது மிகப்பொிய சொற்களஞ்சியத்தை உருவாக்குகிறது மற்றும் வியட்நாம் அல்லது சீன போன்ற மொழிகளை விட குறிச்சொல் இடுதலை மிகவும் சிக்கலாக்குகிறது, அங்கு சொற்கள் ஒற்றை உருபாக இருக்கும்.

முறைசாரா உரை மற்றும் குறியீடு மாற்றம்

முறைப்படுத்தப்பட்ட, திருத்தப்பட்ட உரையில் (செய்தி கட்டுரைகள் போன்றவை) பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் பெரும்பாலும் சமூக ஊடகங்களின் முறைசாரா மொழியைக் கையாள சிரமப்படுகின்றன, இது பேச்சுவழக்கு, சுருக்கங்கள் மற்றும் ஈமோஜிகளால் நிரம்பியுள்ளது. மேலும், உலகின் பல பகுதிகளில், குறியீடு மாற்றம் (ஒரே உரையாடலில் பல மொழிகளைக் கலப்பது) பொதுவானது. "நான் உன்னை 5 மணிக்கு காபி கடையில் சந்திப்பேன், இன்ஷா அல்லாஹ்" போன்ற ஒரு வாக்கியத்திற்கு ஆங்கிலம், பிரஞ்சு மற்றும் அரபு கலவையைக் கையாளக்கூடிய ஒரு மாதிரி தேவைப்படுகிறது.

POS குறிச்சொல் இடுதலின் எதிர்காலம்: அடிப்படைகளுக்கு அப்பால்

POS குறிச்சொல் இடுதலின் துறை தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருகிறது. எதிர்காலத்தில் என்ன இருக்கிறது என்பது இங்கே:

• பெரிய மொழி மாதிரிகளுடன் (LLMs) ஒருங்கிணைப்பு: GPT-4 போன்ற அடிப்படைக் மாதிரிகள் POS குறிச்சொல் இடுதலை மறைமுகமாகச் செய்ய முடிந்தாலும், நம்பகமான, விளக்கக்கூடிய மற்றும் சிறப்பு வாய்ந்த NLP அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்குத் தெளிவான குறிச்சொல் இடுதல் முக்கியமானது. LLM களின் மூல ஆற்றலை பாரம்பரிய NLP பணிகளின் கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டுடன் இணைப்பதில் எதிர்காலம் உள்ளது.
• குறைந்த வள மொழிகள் மீது கவனம்: பெரிய குறியிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் இல்லாத ஆயிரக்கணக்கான மொழிகளுக்கான POS குறிச்சொல் இடும் மாதிரிகளை உருவாக்க ஒரு குறிப்பிடத்தக்க ஆராய்ச்சி முயற்சி நடந்து வருகிறது. உயர் வள மொழியிலிருந்து குறைந்த வள மொழிக்கு அறிவை மாற்றும் குறுக்கு மொழி மாற்று கற்றல் போன்ற நுட்பங்கள் முக்கியம்.
• நுண்ணிய மற்றும் கள-குறிப்பிட்ட குறிச்சொல் இடுதல்: உயிரியல் மருத்துவம் அல்லது சட்டம் போன்ற குறிப்பிட்ட களங்களுக்கு ஏற்றவாறு மேலும் விரிவான குறிச்சொல் தொகுப்புகளுக்கான தேவை அதிகரித்து வருகிறது, இங்கு சொற்கள் தனித்துவமான இலக்கணப் பாத்திரங்களைக் கொண்டிருக்கலாம்.

செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகள்: உங்கள் திட்டத்திற்கு சரியான கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பது எப்படி

சரியான POS குறிச்சொல் இடும் கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பது உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்தது. இந்த கேள்விகளை நீங்களே கேட்டுக்கொள்ளுங்கள்:

1. என் முதன்மை இலக்கு என்ன?
   • கற்றல் மற்றும் ஆராய்ச்சி: NLTK உங்கள் சிறந்த தொடக்கப் புள்ளி.
   • உற்பத்திப் பயன்பாட்டை உருவாக்குதல்: spaCy வேகம் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்கான தொழில்துறை தரநிலை.
   • ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கு அதிகபட்ச துல்லியத்தை அடைதல்: ஃப்ளேர் அல்லது தனிப்பயன்-பயிற்சியளிக்கப்பட்ட ட்ரான்ஸ்ஃபார்மர் மாதிரி சிறந்த தேர்வாக இருக்கலாம்.
2. நான் எந்தெந்த மொழிகளை ஆதரிக்க வேண்டும்?
   • விரிவான, உடனடியாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய பன்மொழி ஆதரவுக்கு, spaCy மற்றும் ஃப்ளேர் சிறந்தவை.
   • பல மொழிகளில் விரைவான, அளவிடக்கூடிய தீர்வுக்காக, ஒரு கிளவுட் API ஐக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
3. எனது செயல்திறன் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு கட்டுப்பாடுகள் என்ன?
   • வேகம் முக்கியமெனில், spaCy மிகவும் உகந்ததாக்கப்பட்டது.
   • உங்களிடம் சக்திவாய்ந்த GPU கள் இருந்து சிறந்த துல்லியம் தேவைப்பட்டால், ஃப்ளேர் ஒரு சிறந்த விருப்பம்.
   • உள்கட்டமைப்பு நிர்வாகத்தை முழுமையாகத் தவிர்க்க விரும்பினால், ஒரு கிளவுட் API ஐப் பயன்படுத்தவும்.

முடிவுரை: மொழி புரிதலின் அமைதியான இயந்திரம்

பகுதி-பொருள் குறிச்சொல் இடுதல் என்பது இலக்கணத்தில் ஒரு கல்விப் பயிற்சி என்பதை விடவும் அதிகம். இது கட்டமைக்கப்படாத உரையை கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளாக மாற்றும் ஒரு அடிப்படை இயக்கும் தொழில்நுட்பமாகும், இது இயந்திரங்கள் உண்மையான மொழி புரிதலுக்கான சிக்கலான பயணத்தைத் தொடங்க அனுமதிக்கிறது. கடந்த காலத்தின் விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளிலிருந்து இன்றைய அதிநவீன நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் வரை, POS குறிச்சொல் இடுதலின் பரிணாம வளர்ச்சி NLP இன் முன்னேற்றத்தையே பிரதிபலிக்கிறது. நாம் மேலும் புத்திசாலித்தனமான, பல மொழி மற்றும் சூழல் சார்ந்த பயன்பாடுகளை உருவாக்கும்போது, நம் உலகத்தை உருவாக்கும் பெயர்ச்சொற்கள், வினைச்சொற்கள் மற்றும் உரிச்சொற்களை அடையாளம் காணும் இந்த அடிப்படை செயல்முறை உலகளாவிய டெவலப்பர்கள் மற்றும் கண்டுபிடிப்பாளர்களுக்கு ஒரு இன்றியமையாத கருவியாகவே இருக்கும்.