Part-of-Speech (POS) Tagging adalah proses yang digunakan oleh program komputer untuk secara otomatis mengidentifikasi bagian-bagian ucapan dalam teks tertentu. Penandaan POS adalah salah satu langkah mendasar dalam banyak aplikasi pemrosesan bahasa alami (NLP) seperti peringkasan otomatis, terjemahan mesin, dan penambangan opini.
Penandaan POS adalah tugas pembelajaran yang diawasi di mana model harus dilatih sebelumnya dengan kumpulan kalimat berlabel. Model kemudian harus mengidentifikasi bagian ucapan untuk setiap kata dalam kalimat tertentu. Hal ini biasanya dilakukan dengan menggunakan Hidden Markov Models (HMMs) yang menggabungkan informasi kontekstual untuk melakukan pelabelan dengan lebih akurat.
Penandaan POS juga dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai pendekatan lain seperti sistem berbasis aturan dan metode stokastik. Pendekatan berbasis aturan menggunakan seperangkat aturan dan statistik yang telah ditentukan untuk memberi label pada setiap kata. Metode stokastik menggunakan algoritma seperti Entropi Maksimum dan Bidang Acak Bersyarat untuk mengidentifikasi kata-kata dengan membuat perhitungan probabilistik.
Penandaan POS adalah komponen kunci dalam teknik pemrosesan teks yang digunakan di banyak aplikasi dunia nyata seperti ekstraksi informasi, analisis sentimen, dan pengenalan suara. Teknologi ini sangat bermanfaat untuk tugas-tugas yang melibatkan pemahaman dan analisis teks.
Secara keseluruhan, penandaan POS adalah teknik ampuh yang digunakan untuk aplikasi pemrosesan bahasa alami. Dengan menetapkan jenis kata pada setiap kata dalam kalimat tertentu, model dapat memahami konteks secara efektif dan menentukan hasil yang paling sesuai berdasarkan analisis semantik.
