คู่มือ AI ภาษา

การแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด

การแท็กส่วนของคำพูด (POS) จะติดป้ายกำกับแต่ละคำในประโยคโดยมีบทบาททางไวยากรณ์ เช่น คำนาม กริยา หรือคำคุณศัพท์

ภาพรวม

การแท็กส่วนหนึ่งของคำพูดเป็นส่วนหนึ่งของสแต็กภาษา-AI ที่ใช้ในการอ่าน สร้าง จำแนก และแปลงข้อความและคำพูดตามขนาด

เจาะลึก

หลายคำมีความคลุมเครือ: 'book' เป็นคำนามใน 'read a book' แต่คำกริยาใน 'book a flight' และ 'back' อาจเป็นคำนาม กริยา คำคุณศัพท์ หรือคำวิเศษณ์ การติดแท็ก POS ใช้บริบทโดยรอบเพื่อเลือกแท็กที่ถูกต้อง ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมบริบทจึงมีความสำคัญมาก ระบบภาษาอังกฤษมักใช้ชุดแท็กของ Penn Treebank ซึ่งมีแท็กโดยละเอียดประมาณ 36 แท็ก (NN สำหรับคำนามเอกพจน์ VBD สำหรับกริยากาลที่ผ่านมา JJ สำหรับคำคุณศัพท์ และอื่นๆ) ในขณะที่โครงการ Universal Dependencies กำหนดชุดที่เล็กกว่าและเป็นกลางทางภาษาประมาณ 17 แท็กสำหรับความสอดคล้องข้ามภาษา แท็ก POS ฟีดงานดาวน์สตรีม: ช่วยจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ การแยกวิเคราะห์ และการดึงข้อมูล และช่วยให้เครื่องมือค้นหาและไวยากรณ์จัดการคำได้อย่างถูกต้อง การแท็กข้อความที่ชัดเจนอย่างถูกต้องในปัจจุบันเกิน 97% แม้ว่าข้อความที่ไม่เป็นทางการ คำสแลง และการสลับรหัสจะยังคงทำได้ยากกว่า

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค

แท็กเกอร์แบบคลาสสิกใช้โมเดลมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่ โดยเลือกลำดับแท็กที่มีความน่าจะเป็นรวมสูงสุดของแต่ละแท็กที่กำหนดคำและกำหนดให้กับแท็กก่อนหน้า แท็กเกอร์ยุคใหม่ป้อนการฝังตามบริบทจากโมเดลอย่าง BERT ลงในตัวแยกประเภทที่ติดป้ายกำกับทุกโทเค็น ซึ่งมักจะมีเลเยอร์ที่บังคับใช้การเปลี่ยนแท็กที่สมเหตุสมผล เนื่องจากคำเดียวกันสามารถใช้แท็กต่างกันได้ โมเดลจึงต้องอ่านทั้งประโยค ไม่ใช่แต่ละคำแยกกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่การฝังตามบริบทมีให้ทุกประการ

การเรียนรู้การแท็กส่วนของคำพูด

การแท็กส่วนของคำพูด (POS) จะติดป้ายกำกับแต่ละคำในประโยคโดยมีบทบาททางไวยากรณ์ เช่น คำนาม กริยา หรือคำคุณศัพท์ เป็นขั้นตอนพื้นฐาน NLP ที่ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจโครงสร้างประโยคและแก้ไขคำที่มีความหมายต่างกันในบริบทที่ต่างกัน การแท็กส่วนหนึ่งของคำพูดเป็นส่วนหนึ่งของสแต็กภาษา-AI ที่ใช้ในการอ่าน สร้าง จำแนก และแปลงข้อความและคำพูดตามขนาด เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่าการแท็กส่วนหนึ่งของคำพูดเป็นรูปแบบการดำเนินงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ

ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งโดยใช้พรอมต์การออกแบบ Part-of-Speech Tagging การรับข้อมูล และลูปตรวจสอบเป็นระบบการสื่อสารแบบรวมระบบเดียว โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน

ขั้นตอนการทำงานของภาษาสามารถดำเนินไปได้เร็วขึ้นโดยไม่กระทบต่อความสม่ำเสมอ ในขณะเดียวกัน ข้อเท็จจริงที่หลอนประสาทสามารถเข้าสู่รายงาน กระแสสนับสนุน หรือผลการวิจัยได้อย่างเงียบๆ แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

ขั้นตอนการทำงานของภาษาสามารถดำเนินไปได้เร็วขึ้นโดยไม่กระทบต่อความสม่ำเสมอ

ขั้นตอนการทำงานของภาษาสามารถดำเนินไปได้เร็วขึ้นโดยไม่กระทบต่อความสม่ำเสมอ ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ขยายการเข้าถึงภาษาและรูปแบบการสื่อสาร

ขยายการเข้าถึงภาษาและรูปแบบการสื่อสาร ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ทีมสามารถใช้เวลามากขึ้นในการตัดสิน ในขณะที่ระบบอัตโนมัติจัดการกับการทำซ้ำ

ทีมสามารถใช้เวลามากขึ้นในการตัดสิน ในขณะที่ระบบอัตโนมัติจัดการกับการทำซ้ำ ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

อนาคตของการแท็กบางส่วนของคำพูด

การติดแท็ก POS ที่ชัดเจนจะถูกดูดซึมเข้าสู่โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าขนาดใหญ่มากขึ้น ซึ่งจะเรียนรู้โครงสร้างไวยากรณ์โดยปริยาย ดังนั้นแท็กเกอร์แบบสแตนด์อโลนจึงไม่ค่อยเป็นศูนย์กลางสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรสูง เช่น ภาษาอังกฤษ แต่การแท็ก POS ยังคงมีคุณค่าสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรต่ำ การวิจัยทางภาษา และไปป์ไลน์ที่ไม่ซับซ้อนซึ่ง LLM เต็มรูปแบบนั้นต้องใช้ทรัพยากรมากเกินไป คาดหวังความคืบหน้าอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับข้อความโซเชียลมีเดียที่มีเสียงดัง การป้อนข้อมูลหลายภาษาและสลับรหัส และข้อความในอดีตหรือเฉพาะทาง เนื่องจากเป็น Building Block ที่รวดเร็วและตีความได้ การติดแท็ก POS จะยังคงเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือ NLP แม้ว่าโมเดลแบบ end-to-end จะควบคุมงานที่ฉูดฉาดกว่าก็ตาม

การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง

เครื่องตรวจสอบไวยากรณ์ใช้แท็กเพื่อระบุข้อผิดพลาด เช่น กริยาที่ต้องใช้คำนาม

เครื่องมือค้นหาที่แยกคำกริยา 'book' คำนามออกจาก 'book' เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ไปป์ไลน์การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อโดยใช้แท็ก POS เป็นคุณสมบัติในการค้นหาผู้คน สถานที่ และองค์กร

ระบบแปลงข้อความเป็นคำพูดโดยใช้แท็กเพื่อเลือกการออกเสียงที่ถูกต้องของคำที่แตกต่าง เช่น 'อ่าน' (ปัจจุบันกับอดีต)

รูปแบบการดำเนินงาน

การแท็กส่วนของคำพูดในทางปฏิบัติ

เครื่องมือตรวจสอบไวยากรณ์ที่ใช้แท็กเพื่อระบุข้อผิดพลาด เช่น กริยาที่คาดว่าจะต้องใช้คำนาม ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อกำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

การแท็กส่วนของคำพูดในทางปฏิบัติ

โปรแกรมค้นหาที่แยกแยะ 'จอง' คำนามจาก 'จอง' คำกริยาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

การแท็กส่วนของคำพูดในทางปฏิบัติ

ไปป์ไลน์การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อที่ใช้แท็ก POS เป็นคุณลักษณะในการค้นหาบุคคล สถานที่ และองค์กร ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น เมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

การแท็กส่วนของคำพูดในทางปฏิบัติ

ระบบแปลงข้อความเป็นคำพูดโดยใช้แท็กเพื่อเลือกการออกเสียงที่ถูกต้องของคำที่แตกต่างกัน เช่น 'อ่าน' (ปัจจุบันเทียบกับอดีต) ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความเสี่ยงและรั้ว

ข้อเท็จจริงที่หลอนประสาทสามารถเข้าสู่รายงาน กระแสสนับสนุน หรือผลการวิจัยได้อย่างเงียบๆ

ความละเอียดอ่อนของการแจ้งเตือนสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกันในคำขอที่คล้ายกัน

ข้อมูลข้อความที่ละเอียดอ่อนอาจถูกเปิดเผยหากการควบคุมการเข้าถึงอ่อนแอ

แผนงานการดำเนินงาน

กำหนดรูปแบบเอาต์พุต โทนเสียง และมาตรฐานคุณภาพก่อนเปิดตัว

กำหนดรูปแบบเอาต์พุต โทนเสียง และมาตรฐานคุณภาพก่อนเปิดตัว ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

การตอบสนองภาคพื้นดินกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เมื่อใดก็ตามที่ความแม่นยำมีความสำคัญ

การตอบสนองภาคพื้นดินกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เมื่อใดก็ตามที่ความแม่นยำมีความสำคัญ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

รักษาจุดตรวจสอบการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับผลลัพธ์ที่มีเดิมพันสูง

รักษาจุดตรวจสอบการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับผลลัพธ์ที่มีเดิมพันสูง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

ติดตามรูปแบบความล้มเหลวและฝึกอบรมพร้อมท์หรือเวิร์กโฟลว์เป็นประจำ

ติดตามรูปแบบความล้มเหลวและฝึกอบรมพร้อมท์หรือเวิร์กโฟลว์เป็นประจำ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

สำรวจต่อไป

ChatGPT และ LLM

ดูว่าโมเดลภาษาสมัยใหม่สร้างและเหตุผลอย่างไร

อ่านคู่มือ

พื้นฐาน NLP

เรียนรู้พื้นฐานการประมวลผลภาษาที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือเหล่านี้

อ่านคู่มือ