ngữ pháp hóa

Lemmatization là một hình thức chuẩn hóa văn bản nhằm rút gọn các từ về dạng gốc hoặc dạng cơ sở của chúng được gọi là bổ đề. Nó thường được sử dụng trong các ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong lĩnh vực Máy tính, Lập trình và An ninh mạng.

Mục đích chính của việc từ vựng hóa là giảm các dạng biến cách của một từ thành dạng cơ bản, được xác định từ điển. Nó cũng đơn giản hóa quá trình phân tích văn bản bằng cách giảm các lỗi phân loại do lỗi chính tả và ngữ pháp, cũng như cung cấp một dạng đại diện duy nhất của một từ từ nhiều biến thể của nó.

Trong hầu hết các ứng dụng, từ vựng hóa là một quá trình gồm hai bước. Bước đầu tiên là xác định loại từ như động từ, danh từ, tính từ, v.v. Tiếp theo là việc rút gọn về dạng từ điển tiêu chuẩn của từ đó, được gọi là bổ đề. Bổ đề cho một từ được xác định bằng cách sử dụng ngữ cảnh của câu và phần của lời nói, bên cạnh đặc tính của từ đó.

Lemmatization được sử dụng trong các nhiệm vụ như gắn thẻ lời nói, phát hiện thực thể, phân loại văn bản và tóm tắt tài liệu. Nó cũng được biết là cải thiện độ chính xác của hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Các thuật toán bổ ngữ và từ điển dựa trên một bộ quy tắc và tiêu chí dựa trên các mô hình ngôn ngữ học hiện có, do đó độ chính xác của kết quả phụ thuộc vào chất lượng của các quy tắc ngôn ngữ học được áp dụng và kích thước của từ điển.

Tóm lại, từ vựng hóa là một kỹ thuật quan trọng được sử dụng trong nhiều ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mặc dù chất lượng của kết quả phụ thuộc vào mô hình ngôn ngữ học được áp dụng và kích thước từ điển, nhưng nó vẫn là một công cụ có giá trị để phân tích văn bản trong Máy tính, Lập trình và An ninh mạng.