Textsegmentering

Textsegmentering is het proces van opdelen van een ononderbroken tekst in kleinere eenheden die geschikt zijn voor verdere verwerking. In de natural language processing (NLP) verwijst het meestal naar zinssegmentering en woordsegmentering, maar ook indeling in alinea’s of andere logische segmenten kan relevant zijn. Tekstsegmentering vormt de basis voor taken zoals parsing, informatie-extractie en pre-processing voor zoek- of samenvattingssystemen.

Zinssegmentering, ook wel sentence boundary detection genoemd, bepaalt waar zinnen eindigen op basis van leestekens, hoofdlettergebruik en taalmodelcontext. Uitdagingen bestaan onder meer uit afkortingen, cijfers, dialogen en interpunctie in data met onregelmatige opmaak of in sociale media.

Woordsegmentering is vaak eenvoudig in talen met duidelijke spatie-insplitsing, maar in talen zonder expliciete woordgrenzen (zoals Chinees of Thai) vereist het segmenteren op basis van statistische modellen of neurale netwerken. Ook in talen met samengestelde woorden en clitics kan segmentatie complex zijn.

Technieken variëren van regel-gebaseerde heuristieken tot statistische modellen (bijvoorbeeld HMM of CRF) en moderne neurale benaderingen met transformer-gebaseerde modellen. Voor specifieke toepassingen worden vaak bestaande NLP-bibliotheken gebruikt, zoals spaCy, NLTK of Stanza; voor sommige talen bestaan er gespecialiseerde segmenteerders.

Toepassingen omvatten pre-processing voor zoekmachines en informatiebeheer, machinevertaling, samenvatting en informatie-extractie. Belangrijke uitdagingen blijven ambiguïteit, meertaligheid en onconventionele opmaak. Evaluatie van segmentatie gebeurt met boundary-based metrics zoals precision, recall en F1 op getagde grenzen, vaak vergeleken met goudstandaarden in annotatiegegevens.

Zie ook: tokenization, sentence boundary detection, text processing.