Gắn thẻ phần lời nói (POS) là một quá trình được các chương trình máy tính sử dụng để tự động xác định các phần của lời nói trong một văn bản nhất định. Gắn thẻ POS là một trong những bước cơ bản đối với nhiều ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như tóm tắt tự động, dịch máy và khai thác ý kiến.
Gắn thẻ POS là một nhiệm vụ học tập có giám sát trong đó một mô hình phải được đào tạo trước với một tập hợp các câu được gắn nhãn. Sau đó, mô hình phải xác định phần lời nói cho mỗi từ trong một câu nhất định. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng Mô hình Markov ẩn (HMM) kết hợp thông tin theo ngữ cảnh để thực hiện việc gắn nhãn chính xác hơn.
Việc gắn thẻ POS cũng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một loạt các phương pháp khác như hệ thống dựa trên quy tắc và phương pháp ngẫu nhiên. Cách tiếp cận dựa trên quy tắc sử dụng một bộ quy tắc và thống kê được xác định trước để gán nhãn cho mỗi từ. Phương pháp ngẫu nhiên sử dụng các thuật toán như Entropy tối đa và Trường ngẫu nhiên có điều kiện để xác định các từ bằng cách thực hiện các phép tính xác suất.
Gắn thẻ POS là thành phần chính trong kỹ thuật xử lý văn bản được sử dụng trong nhiều ứng dụng trong thế giới thực như trích xuất thông tin, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói. Công nghệ này rất có lợi cho các nhiệm vụ liên quan đến việc hiểu và phân tích văn bản.
Nhìn chung, gắn thẻ POS là một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cách gán các phần của lời nói cho mỗi từ trong một câu nhất định, mô hình có thể hiểu ngữ cảnh một cách hiệu quả và xác định kết quả phù hợp nhất dựa trên phân tích ngữ nghĩa.
