Un etiquetador de parte del habla (PoS tagger) es un software que lee el texto en algún idioma y asigna partes del discurso a cada palabra (y a otros tokens), como sustantivo, verbo, adjetivo, etc.
¿Cómo se pueden tratar las palabras desconocidas en el proceso de etiquetado?
Las palabras desconocidas pueden tratarse en el proceso de etiquetado de varias maneras. Una de ellas es simplemente etiquetarlas como desconocidas, lo que normalmente se representa con una etiqueta "U". Otra forma es intentar adivinar la etiqueta correcta basándose en el contexto de la palabra. Esto se puede hacer mirando las palabras antes y después de la palabra desconocida y usando algunas reglas para adivinar la etiqueta correcta.
¿Por qué es difícil el etiquetado POS?
El etiquetado POS es difícil porque requiere una comprensión del contexto en el que se utiliza una palabra para asignar la etiqueta correcta. Por ejemplo, la palabra "volar" puede ser un verbo (Estoy volando a Nueva York) o un sustantivo (La mosca en la pared me está molestando).
Además, hay muchas palabras que pueden tener varias etiquetas en función del contexto. Por ejemplo, la palabra "poner" puede ser un verbo (Voy a poner la mesa para cenar) o un sustantivo (El sol se puso detrás de las montañas).
Por último, algunas palabras pueden ser ambiguas incluso cuando se conoce el contexto. Por ejemplo, la palabra "banco" puede referirse a una institución financiera (Tengo que depositar este cheque en el banco) o a la orilla de un río (La orilla del río estaba cubierta de nieve). ¿Cómo se pueden tratar las palabras desconocidas en el proceso de etiquetado? Hay varias formas de tratar las palabras desconocidas en el proceso de etiquetado. Una de ellas es simplemente ignorarlas. También puede tratarlas como palabras desconocidas, y luego etiquetarlas apropiadamente.
¿Cómo se hace un etiquetador POS?
Hay varias maneras de hacer un etiquetador POS. Una de ellas es utilizar un Modelo de Markov Oculto (HMM). Este enfoque implica el uso de un conjunto conocido de etiquetas POS para entrenar el HMM. Una vez entrenado el HMM, se puede utilizar para etiquetar nuevos datos de texto.
Otro enfoque consiste en utilizar un enfoque basado en reglas. Este enfoque implica la creación de un conjunto de reglas que asignan las palabras a las etiquetas POS. Estas reglas pueden ser creadas manualmente o generadas utilizando un algoritmo de aprendizaje automático.
Una vez que haya decidido un enfoque, tendrá que implementarlo. Si utiliza un HMM, tendrá que implementar el algoritmo HMM. Si está utilizando un enfoque basado en reglas, tendrá que implementar las reglas.
Una vez que haya implementado su etiquetador POS, necesitará evaluarlo para ver qué tan preciso es. Hay varias maneras de hacerlo. Una forma es comparar las etiquetas que su etiquetador produce con un conjunto conocido de etiquetas. Otra forma es utilizar un corpus de texto que haya sido etiquetado manualmente.
Una vez que haya evaluado su etiquetador, es posible que tenga que ajustarlo para mejorar su precisión. Esto puede implicar cambiar el algoritmo o cambiar las reglas.
¿Qué es el etiquetado morfológico?
El etiquetado morfológico es el proceso de asignar una etiqueta morfológica a cada palabra de un corpus de texto. Suele hacerse para ayudar a desambiguar palabras con múltiples significados posibles. Por ejemplo, la palabra "mosca" podría ser etiquetada como verbo o sustantivo, dependiendo de su contexto.
Las etiquetas morfológicas pueden ser asignadas automáticamente por programas de lingüística computacional, o pueden ser añadidas manualmente por lingüistas. Las etiquetas más comunes utilizadas en el etiquetado morfológico son las etiquetas de parte de palabra, que indican si una palabra es un sustantivo, un verbo, un adjetivo, etc.