Mở khóa Ngôn ngữ: Hướng dẫn Toàn cầu về Gán nhãn Từ loại và các Công cụ liên quan

Ngôn ngữ là nền tảng của giao tiếp con người, một tấm thảm phức tạp được dệt nên từ từ ngữ, quy tắc và ngữ cảnh. Để máy móc có thể hiểu và tương tác với chúng ta, trước tiên chúng phải học cách phân tách tấm thảm này thành các sợi cơ bản. Một trong những bước đầu tiên quan trọng nhất trong quá trình này là gán nhãn từ loại (Part-of-Speech - POS), một kỹ thuật nền tảng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) giúp gán một loại ngữ pháp—như danh từ, động từ hoặc tính từ—cho mỗi từ trong văn bản. Mặc dù nghe có vẻ giống như một bài tập ngữ pháp đơn giản, gán nhãn POS là động cơ thầm lặng cung cấp năng lượng cho nhiều công nghệ ngôn ngữ mà chúng ta sử dụng hàng ngày, từ các công cụ tìm kiếm đến trợ lý ảo.

Hướng dẫn toàn diện này được thiết kế cho đối tượng độc giả toàn cầu gồm các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, nhà ngôn ngữ học và những người đam mê công nghệ. Chúng ta sẽ đi sâu vào việc gán nhãn POS là gì, tại sao và như thế nào, khám phá sự phát triển của các thuật toán, so sánh các công cụ hàng đầu trong ngành, và thảo luận về những thách thức cũng như tương lai của nhiệm vụ phân tích ngôn ngữ thiết yếu này.

Gán nhãn Từ loại là gì? Bản thiết kế của Ngôn ngữ

Hãy tưởng tượng bạn là một kiến trúc sư đang xem bản thiết kế của một tòa nhà. Bản thiết kế không chỉ hiển thị một tập hợp các đường nét; nó còn ghi nhãn cho từng thành phần: đây là một bức tường chịu lực, kia là một cửa sổ, và đây là hệ thống dây điện. Việc ghi nhãn này cung cấp bối cảnh cấu trúc cần thiết để hiểu cách tòa nhà hoạt động. Gán nhãn POS cũng làm điều tương tự cho các câu văn.

Hãy xem xét câu: "The fast ship sails quickly."

Một bộ gán nhãn POS sẽ phân tích câu này và tạo ra một kết quả như sau:

• The / Từ hạn định (DT)
• fast / Tính từ (JJ)
• ship / Danh từ (NN)
• sails / Động từ (VBZ)
• quickly / Trạng từ (RB)

Bằng cách gán các nhãn này, máy tính không còn chỉ nhìn thấy một chuỗi ký tự đơn giản. Giờ đây, nó hiểu được vai trò ngữ pháp của mỗi từ. Nó biết rằng "ship" là một thực thể, "sails" là một hành động được thực hiện bởi thực thể đó, "fast" mô tả thực thể, và "quickly" mô tả hành động. Bản thiết kế ngữ pháp này là lớp đầu tiên của sự hiểu biết về ngữ nghĩa và không thể thiếu cho các tác vụ NLP phức tạp hơn.

Tại sao Gán nhãn POS là Nền tảng của Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)

Gán nhãn POS không phải là mục đích cuối cùng mà là một bước tiền xử lý quan trọng giúp làm giàu dữ liệu văn bản cho các ứng dụng NLP khác. Khả năng phân biệt nghĩa của từ và cung cấp bối cảnh cấu trúc khiến nó trở nên vô giá trong nhiều lĩnh vực.

Các ứng dụng chính:

• Truy xuất thông tin và Công cụ tìm kiếm: Khi bạn tìm kiếm "đặt một chuyến bay", một công cụ tìm kiếm tinh vi sử dụng gán nhãn POS để hiểu rằng "đặt" là một động từ (hành động cần thực hiện) và "chuyến bay" là một danh từ (đối tượng của hành động đó). Điều này giúp nó phân biệt truy vấn của bạn với tìm kiếm "một cuốn sách về chuyến bay" (một cụm danh từ), dẫn đến kết quả phù hợp hơn.
• Chatbot và Trợ lý ảo: Để một trợ lý ảo hiểu được lệnh "Đặt hẹn giờ trong mười phút", nó cần xác định "Đặt" là một động từ (lệnh), "hẹn giờ" là một danh từ (đối tượng), và "mười phút" là một cụm danh từ chỉ định khoảng thời gian. Việc phân tích cú pháp này cho phép nó thực thi chức năng chính xác với các tham số đúng.
• Phân tích tình cảm: Việc hiểu tình cảm thường đòi hỏi phải tập trung vào các từ loại cụ thể. Tính từ ("xuất sắc," "tồi tệ") và trạng từ ("tuyệt vời," "khủng khiếp") là những chỉ báo mạnh mẽ về ý kiến. Một mô hình phân tích tình cảm có thể đặt trọng số cao hơn cho những từ này bằng cách xác định chúng trước tiên thông qua gán nhãn POS.
• Dịch máy: Các ngôn ngữ khác nhau có cấu trúc câu khác nhau (ví dụ: Chủ ngữ-Động từ-Tân ngữ trong tiếng Anh so với Chủ ngữ-Tân ngữ-Động từ trong tiếng Nhật). Một hệ thống dịch máy sử dụng các nhãn POS để phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu nguồn, giúp nó tái tạo một câu đúng ngữ pháp trong ngôn ngữ đích.
• Tóm tắt văn bản và Nhận dạng thực thể có tên (NER): Gán nhãn POS giúp xác định các danh từ và cụm danh từ, thường là các chủ thể hoặc thực thể chính trong một văn bản. Đây là một bước nền tảng cho cả việc tóm tắt nội dung và trích xuất các thực thể cụ thể như tên người, tổ chức hoặc địa điểm.

Các Thành phần Cơ bản: Tìm hiểu về các Bộ nhãn POS

Một bộ gán nhãn POS cần một tập hợp các nhãn được định nghĩa trước để gán cho các từ. Các bộ sưu tập này được gọi là bộ nhãn. Việc lựa chọn một bộ nhãn là rất quan trọng vì nó quyết định mức độ chi tiết của thông tin ngữ pháp được ghi lại.

Bộ nhãn Penn Treebank

Trong nhiều năm, bộ nhãn Penn Treebank đã là một tiêu chuẩn thực tế trong thế giới nói tiếng Anh. Nó chứa 36 nhãn POS và 12 nhãn khác (cho dấu câu và ký hiệu). Nó khá chi tiết, ví dụ, phân biệt giữa danh từ số ít (NN), danh từ số nhiều (NNS), danh từ riêng số ít (NNP), và danh từ riêng số nhiều (NNPS). Mặc dù mạnh mẽ, tính đặc thù của nó có thể làm cho việc thích ứng với các ngôn ngữ khác có cấu trúc ngữ pháp khác nhau trở nên phức tạp.

Universal Dependencies (UD): Một Tiêu chuẩn Toàn cầu

Nhận thấy sự cần thiết của một khuôn khổ nhất quán giữa các ngôn ngữ, dự án Universal Dependencies (UD) đã ra đời. UD nhằm mục đích tạo ra một kho từ loại POS và các quan hệ phụ thuộc cú pháp phổ quát có thể được áp dụng cho nhiều loại ngôn ngữ của con người. Bộ nhãn UD đơn giản hơn, chỉ với 17 nhãn POS phổ quát, bao gồm:

• NOUN: Danh từ
• VERB: Động từ
• ADJ: Tính từ
• ADV: Trạng từ
• PRON: Đại từ
• PROPN: Danh từ riêng
• ADP: Giới từ (ví dụ: trong, đến, trên)
• AUX: Trợ động từ (ví dụ: là, sẽ, có thể)

Sự nổi lên của Universal Dependencies là một bước tiến đáng kể cho NLP toàn cầu. Bằng cách cung cấp một khuôn khổ chung, nó giúp việc huấn luyện các mô hình đa ngôn ngữ và so sánh các cấu trúc ngôn ngữ giữa các ngôn ngữ trở nên dễ dàng hơn, thúc đẩy một lĩnh vực ngôn ngữ học tính toán toàn diện và kết nối hơn.

Nó hoạt động như thế nào? Nhìn vào Bên trong các Thuật toán

Điều kỳ diệu của việc gán nhãn POS nằm ở các thuật toán học cách gán nhãn chính xác cho mỗi từ, ngay cả khi một từ không rõ ràng (ví dụ: "book" có thể là danh từ hoặc động từ). Các thuật toán này đã phát triển đáng kể theo thời gian, từ các quy tắc được xây dựng thủ công đến các mô hình học sâu tinh vi.

Bộ gán nhãn dựa trên luật: Phương pháp cổ điển

Các bộ gán nhãn POS đầu tiên dựa trên các quy tắc ngôn ngữ được xây dựng thủ công. Ví dụ, một quy tắc có thể nêu: "Nếu một từ kết thúc bằng '-ing', và đứng trước nó là một dạng của động từ 'to be', thì nó có khả năng là một động từ." Một quy tắc khác có thể là: "Nếu một từ không có trong từ điển, nhưng kết thúc bằng '-s', thì nó có khả năng là một danh từ số nhiều."

• Ưu điểm: Rất minh bạch và dễ hiểu. Các nhà ngôn ngữ học có thể mã hóa trực tiếp kiến thức của họ.
• Nhược điểm: Mong manh và không thể mở rộng. Việc tạo và duy trì các quy tắc cho tất cả các trường hợp ngoại lệ trong một ngôn ngữ là một nhiệm vụ khổng lồ, và các quy tắc cho một ngôn ngữ không thể chuyển sang ngôn ngữ khác.

Bộ gán nhãn Thống kê (Xác suất): Sự trỗi dậy của Dữ liệu

Khi các kho văn bản lớn được chú thích (các bộ sưu tập văn bản với các nhãn POS được gán thủ công) trở nên phổ biến, một phương pháp mới dựa trên dữ liệu đã xuất hiện. Các bộ gán nhãn thống kê sử dụng các mô hình thống kê để xác định nhãn có khả năng nhất cho một từ dựa trên sự xuất hiện của nó trong dữ liệu huấn luyện.

Mô hình Markov ẩn (HMMs)

Mô hình Markov ẩn (HMM) là một phương pháp thống kê phổ biến. Nó hoạt động dựa trên hai nguyên tắc chính:

1. Xác suất phát xạ: Xác suất một từ được liên kết với một nhãn nhất định. Ví dụ, xác suất của từ "ship" là một danh từ (P(ship|NOUN)) cao hơn nhiều so với xác suất nó là một động từ (P(ship|VERB)).
2. Xác suất chuyển tiếp: Xác suất một nhãn theo sau một nhãn khác. Ví dụ, xác suất một động từ theo sau một danh từ (P(VERB|NOUN)) là tương đối cao, trong khi xác suất một từ hạn định theo sau một động từ (P(DETERMINER|VERB)) là rất thấp.

Bộ gán nhãn sử dụng một thuật toán (như thuật toán Viterbi) để tìm ra chuỗi nhãn có xác suất tổng thể cao nhất cho một câu đã cho. HMMs là một cải tiến lớn so với các hệ thống dựa trên luật, vì chúng có thể học tự động từ dữ liệu.

Kỷ nguyên Hiện đại: Các bộ gán nhãn Mạng Nơ-ron

Ngày nay, các bộ gán nhãn POS tiên tiến nhất được xây dựng trên nền tảng học sâu và mạng nơ-ron. Các mô hình này có thể nắm bắt các mẫu và ngữ cảnh phức tạp hơn nhiều so với các thế hệ trước.

Các phương pháp hiện đại thường sử dụng các kiến trúc như mạng Long Short-Term Memory (LSTM), đặc biệt là mạng LSTM hai chiều (BiLSTMs). Một BiLSTM xử lý một câu theo cả hai hướng—từ trái sang phải và từ phải sang trái. Điều này cho phép mô hình xem xét toàn bộ ngữ cảnh câu khi gán nhãn cho một từ. Ví dụ, trong câu "Sân vận động mới sẽ chứa hàng ngàn người hâm mộ," một BiLSTM có thể sử dụng từ "sẽ" (xuất hiện trước) và "hàng ngàn" (xuất hiện sau) để xác định chính xác "chứa" là một động từ, chứ không phải danh từ.

Gần đây hơn, các mô hình dựa trên Transformer (như BERT và các biến thể của nó) đã đẩy xa hơn nữa các giới hạn. Các mô hình này được huấn luyện trước trên một lượng lớn văn bản, mang lại cho chúng sự hiểu biết sâu sắc và theo ngữ cảnh về ngôn ngữ. Khi được tinh chỉnh cho việc gán nhãn POS, chúng đạt được độ chính xác gần bằng con người.

Bộ công cụ Toàn cầu: So sánh các Thư viện Gán nhãn POS Phổ biến

Việc chọn đúng công cụ là rất cần thiết cho bất kỳ dự án nào. Hệ sinh thái NLP cung cấp nhiều thư viện mạnh mẽ, mỗi thư viện đều có thế mạnh riêng. Dưới đây là so sánh các thư viện nổi bật nhất từ góc độ toàn cầu.

NLTK (Natural Language Toolkit): Cường quốc Giáo dục

NLTK là một thư viện nền tảng trong thế giới NLP Python, thường được sử dụng trong môi trường học thuật và nghiên cứu. Đây là một công cụ tuyệt vời để tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ học tính toán.

• Ưu điểm: Giá trị sư phạm (tuyệt vời cho việc học), cung cấp việc triển khai một loạt các thuật toán (từ cổ điển đến hiện đại), tài liệu phong phú và một cộng đồng vững mạnh. Nó cho phép người dùng kiểm soát chi tiết quá trình.
• Nhược điểm: Thường chậm hơn và kém tối ưu hóa cho tốc độ cấp độ sản xuất so với các thư viện khác. Trọng tâm của nó là nghiên cứu và giảng dạy hơn là xây dựng các ứng dụng có khả năng mở rộng.
• Góc nhìn Toàn cầu: Mặc dù các mô hình mặc định của nó tập trung vào tiếng Anh, NLTK hỗ trợ huấn luyện các mô hình trên bất kỳ kho ngữ liệu ngôn ngữ nào, làm cho nó linh hoạt cho các nhà nghiên cứu làm việc với các ngôn ngữ đa dạng.

spaCy: Giải pháp Cấp độ Công nghiệp

spaCy được thiết kế với một mục tiêu duy nhất: sản xuất. Đây là một thư viện hiện đại, nhanh chóng và có chính kiến, cung cấp các quy trình xử lý NLP được tối ưu hóa cao cho các ứng dụng trong thế giới thực.

• Ưu điểm: Cực kỳ nhanh và hiệu quả, API dễ sử dụng, sẵn sàng cho sản xuất, cung cấp các mô hình được huấn luyện trước tiên tiến cho hàng chục ngôn ngữ, và tích hợp liền mạch việc gán nhãn POS với các tác vụ khác như NER và phân tích phụ thuộc.
• Nhược điểm: Ít linh hoạt hơn cho các nhà nghiên cứu muốn thay đổi các thuật toán khác nhau. spaCy cung cấp cách triển khai tốt nhất của một phương pháp, chứ không phải là một bộ công cụ gồm nhiều phương pháp.
• Góc nhìn Toàn cầu: Hỗ trợ đa ngôn ngữ tuyệt vời của spaCy là một tính năng chính. Nó cung cấp các quy trình xử lý được huấn luyện trước cho các ngôn ngữ từ tiếng Đức và Tây Ban Nha đến tiếng Nhật và tiếng Trung, tất cả đều có thể tải xuống dễ dàng và sẵn sàng sử dụng. Điều này làm cho nó trở thành lựa chọn hàng đầu để xây dựng các sản phẩm toàn cầu.

Stanford CoreNLP: Tiêu chuẩn Nghiên cứu

Được phát triển tại Đại học Stanford, CoreNLP là một bộ công cụ NLP toàn diện nổi tiếng về độ chính xác và sự mạnh mẽ. Đây là một tiêu chuẩn lâu đời trong cộng đồng học thuật.

• Ưu điểm: Độ chính xác cao, các mô hình được nghiên cứu kỹ lưỡng, cung cấp một quy trình đầy đủ các công cụ phân tích ngôn ngữ. Các mô hình của nó thường được coi là tiêu chuẩn vàng để đánh giá.
• Nhược điểm: Được viết bằng Java, điều này có thể là một trở ngại cho các nhóm tập trung vào Python (mặc dù có các trình bao bọc). Nó có thể tốn nhiều tài nguyên hơn (bộ nhớ và CPU) so với các thư viện như spaCy.
• Góc nhìn Toàn cầu: Dự án cung cấp hỗ trợ gốc cho một số ngôn ngữ lớn trên thế giới, bao gồm tiếng Anh, Trung, Tây Ban Nha, Đức, Pháp và Ả Rập, với các mô hình mạnh mẽ cho mỗi ngôn ngữ.

Flair: Framework Tiên tiến Nhất

Flair là một thư viện mới hơn được xây dựng trên PyTorch. Nó nổi tiếng với việc tiên phong và phổ biến việc sử dụng các nhúng chuỗi theo ngữ cảnh, cho phép các mô hình nắm bắt ý nghĩa tinh tế dựa trên các từ xung quanh.

• Ưu điểm: Đạt được độ chính xác tiên tiến nhất trong nhiều tác vụ NLP, bao gồm cả gán nhãn POS. Nó rất linh hoạt, cho phép người dùng dễ dàng kết hợp các nhúng từ khác nhau (như BERT, ELMo) để có được hiệu suất tốt nhất.
• Nhược điểm: Có thể tốn kém về mặt tính toán hơn spaCy do sự phức tạp của các mô hình cơ bản. Đường cong học tập có thể hơi dốc hơn đối với người mới bắt đầu.
• Góc nhìn Toàn cầu: Cách tiếp cận dựa trên nhúng của Flair làm cho nó đặc biệt mạnh mẽ cho các ứng dụng đa ngôn ngữ. Nó hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ ngay khi cài đặt thông qua các thư viện như Hugging Face Transformers, làm cho nó trở thành một lựa chọn tiên phong cho NLP toàn cầu.

Các API NLP dựa trên đám mây

Đối với các nhóm không có chuyên môn NLP nội bộ hoặc những người cần mở rộng quy mô nhanh chóng, các nền tảng đám mây cung cấp các dịch vụ NLP mạnh mẽ:

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

• Ưu điểm: Dễ sử dụng (các lệnh gọi API đơn giản), được quản lý hoàn toàn và có khả năng mở rộng, không cần lo lắng về cơ sở hạ tầng hoặc bảo trì mô hình.
• Nhược điểm: Có thể tốn kém ở quy mô lớn, ít quyền kiểm soát hơn đối với các mô hình cơ bản và các mối lo ngại tiềm ẩn về quyền riêng tư dữ liệu đối với các tổ chức không thể gửi dữ liệu đến máy chủ của bên thứ ba.
• Góc nhìn Toàn cầu: Các dịch vụ này hỗ trợ một số lượng lớn ngôn ngữ và là một lựa chọn tuyệt vời cho các doanh nghiệp hoạt động trên toàn cầu và cần một giải pháp chìa khóa trao tay.

Những thách thức và sự mơ hồ trong một thế giới đa ngôn ngữ

Gán nhãn POS không phải là một vấn đề đã được giải quyết triệt để, đặc biệt khi xem xét sự đa dạng của các ngôn ngữ toàn cầu và các phong cách giao tiếp.

Sự mơ hồ về từ vựng

Thách thức phổ biến nhất là sự mơ hồ về từ vựng, trong đó một từ có thể đóng vai trò là các từ loại khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh. Hãy xem xét từ tiếng Anh "book":

• "Tôi đọc một quyển sách." (Danh từ)
• "Làm ơn hãy đặt một cái bàn." (Động từ)

Các mô hình theo ngữ cảnh hiện đại rất giỏi trong việc giải quyết vấn đề này, nhưng nó vẫn là một khó khăn cốt lõi.

Các ngôn ngữ giàu hình thái

Các ngôn ngữ như Thổ Nhĩ Kỳ, Phần Lan hoặc Nga rất giàu hình thái, có nghĩa là chúng sử dụng nhiều phụ tố (tiền tố, hậu tố) để biểu đạt ý nghĩa ngữ pháp. Một từ gốc duy nhất có thể có hàng trăm hình thái. Điều này tạo ra một vốn từ vựng lớn hơn nhiều và làm cho việc gán nhãn trở nên phức tạp hơn so với các ngôn ngữ đơn lập như tiếng Việt hoặc tiếng Trung, nơi các từ có xu hướng là các hình vị đơn lẻ.

Văn bản không trang trọng và Chuyển mã (Code-Switching)

Các mô hình được huấn luyện trên văn bản trang trọng, đã qua biên tập (như các bài báo) thường gặp khó khăn với ngôn ngữ không trang trọng của mạng xã hội, vốn chứa đầy tiếng lóng, từ viết tắt và biểu tượng cảm xúc. Hơn nữa, ở nhiều nơi trên thế giới, việc chuyển mã (trộn lẫn nhiều ngôn ngữ trong một cuộc trò chuyện) là phổ biến. Việc gán nhãn cho một câu như "Tôi sẽ gặp bạn ở café lúc 5 giờ, inshallah" đòi hỏi một mô hình có thể xử lý sự pha trộn giữa tiếng Anh, tiếng Pháp và tiếng Ả Rập.

Tương lai của Gán nhãn POS: Vượt ra ngoài những điều cơ bản

Lĩnh vực gán nhãn POS tiếp tục phát triển. Đây là những gì tương lai hứa hẹn:

• Tích hợp với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs): Mặc dù các mô hình nền tảng như GPT-4 có thể thực hiện gán nhãn POS một cách ngầm định, việc gán nhãn rõ ràng vẫn rất quan trọng để xây dựng các hệ thống NLP đáng tin cậy, có thể diễn giải và chuyên biệt. Tương lai nằm ở việc kết hợp sức mạnh thô của LLM với đầu ra có cấu trúc của các tác vụ NLP truyền thống.
• Tập trung vào các ngôn ngữ tài nguyên thấp: Một nỗ lực nghiên cứu đáng kể đang được tiến hành để phát triển các mô hình gán nhãn POS cho hàng nghìn ngôn ngữ thiếu bộ dữ liệu chú thích lớn. Các kỹ thuật như học chuyển giao đa ngôn ngữ, trong đó kiến thức từ một ngôn ngữ tài nguyên cao được chuyển sang một ngôn ngữ tài nguyên thấp, là chìa khóa.
• Gán nhãn chi tiết và theo lĩnh vực cụ thể: Nhu cầu ngày càng tăng về các bộ nhãn chi tiết hơn phù hợp với các lĩnh vực cụ thể như y sinh hoặc luật, nơi các từ có thể có vai trò ngữ pháp độc đáo.

Thông tin chi tiết hữu ích: Cách chọn Công cụ phù hợp cho Dự án của bạn

Việc lựa chọn công cụ gán nhãn POS phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy tự hỏi mình những câu hỏi sau:

1. Mục tiêu chính của tôi là gì?
   • Học tập và Nghiên cứu: NLTK là điểm khởi đầu tốt nhất của bạn.
   • Xây dựng ứng dụng sản xuất: spaCy là tiêu chuẩn ngành về tốc độ và độ tin cậy.
   • Đạt độ chính xác tối đa cho một tác vụ cụ thể: Flair hoặc một mô hình Transformer được huấn luyện tùy chỉnh có thể là lựa chọn tốt nhất.
2. Tôi cần hỗ trợ những ngôn ngữ nào?
   • Để có hỗ trợ đa ngôn ngữ rộng rãi, sẵn dùng, spaCy và Flair là những lựa chọn tuyệt vời.
   • Để có giải pháp nhanh chóng, có thể mở rộng trên nhiều ngôn ngữ, hãy xem xét một API Đám mây.
3. Các ràng buộc về hiệu suất và cơ sở hạ tầng của tôi là gì?
   • Nếu tốc độ là yếu tố quan trọng, spaCy được tối ưu hóa cao.
   • Nếu bạn có GPU mạnh và cần độ chính xác hàng đầu, Flair là một lựa chọn tuyệt vời.
   • Nếu bạn muốn tránh hoàn toàn việc quản lý cơ sở hạ tầng, hãy sử dụng một API Đám mây.

Kết luận: Động cơ thầm lặng của việc Hiểu Ngôn ngữ

Gán nhãn từ loại không chỉ đơn thuần là một bài tập ngữ pháp học thuật. Nó là một công nghệ nền tảng cơ bản giúp chuyển đổi văn bản phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc, cho phép máy móc bắt đầu hành trình phức tạp hướng tới sự hiểu biết ngôn ngữ thực sự. Từ các hệ thống dựa trên luật của quá khứ đến các mạng nơ-ron tinh vi của ngày nay, sự phát triển của việc gán nhãn POS phản ánh sự tiến bộ của chính NLP. Khi chúng ta xây dựng các ứng dụng thông minh hơn, đa ngôn ngữ và nhận biết ngữ cảnh hơn, quy trình nền tảng này trong việc xác định danh từ, động từ và tính từ hình thành nên thế giới của chúng ta sẽ vẫn là một công cụ không thể thiếu đối với các nhà phát triển và nhà đổi mới trên toàn cầu.