ordklassannotering

Ordkklassannotering, ofta kallad ordklass- eller del av tal-taggning, är processen att märka varje ord i en text med dess ordklass (del av tal). Vanliga kategorier är substantiv, verb, adjektiv, adverb, pronomen, preposition, determiner, konjunktion, interjektion och numerale. Målet är att lägga en strukturell etikett som gör texten maskinlänkarbar och användbar för vidare språkteknologiska uppgifter.

Metoderna för ordklassannotering har utvecklats från regelbaserade system till statistiska och moderna neurala modeller. Traditionella tillvägagångssätt använde handskrivna regler och vägd produktion, medan senare metoder bygger på maskininlärning med sekvensbaserade modeller som HMM, CRF och senare djupa neurala nätverk. Multimodell- och transformerbaserade tekniker har blivit dominerande. Ett vanligt ramverk för Swedish och andra språk är Universal Dependencies (UD) tagset, som ger ett universellt uppsättning POS-koder samt språk-specifika tillägg.

Processen består ofta av flera steg: tokenisering och meningsavgränsning, därefter tilldelning av POS-tagg till varje token och ibland av morphological features samt lemmas. Modellernas prestanda bedöms vanligtvis med noggrannhet eller F1-score jämfört med märkt korpus, exempelvis svenskt UD-korpus eller andra annoterade resursbanker.

Användningsområden inkluderar byggandet av NLP-pipelines, informationsutvinning, syntaktisk analys, maskinöversättning och förbättrad textsökning. Vanliga verktyg som stödjer ordklassannotering är spaCy, Stanza, UDPipe och Freeling; många språk använder UD-taggning och språkresurser som Swe-UD. Utmaningar inkluderar ord med flera möjliga taggar, nyord, dialektala varianter och bullrig eller informell text.

---