Difference between revisions of "Tagger (français)"
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Latest revision as of 01:58, 24 January 2020
Tagger (en français, tagueur) est l'abréviation usuelle de Part-of-Speech tagger (tagueur de partie de discours) et désigne un programme qui prend une séquence ambiguë d'un texte analysé morphologiquement et choisit l'analyse la plus probable.
À partir de l'entrée espagnole ambiguë qui suit ("tengo una idea")
^tengo/tener<vblex><pri><p1><sg>$ ^una/uno<prn><tn><f><sg>/uno<det><ind><f><sg>/unir<vblex><prs><p3><sg>/unir<vblex><prs><p1><sg>/unir<vblex><imp><p3><sg>$ ^idea/idea<n><f><sg>/idear<vblex><pri><p3><sg>/idear<vblex><imp><p2><sg>$
un bon tagueur produira
^tener<vblex><pri><p1><sg>$ ^uno<det><ind><f><sg>$ ^idea<n><f><sg>$
C'est ce que fait le programme apertium-tagger, au moyen d'un modèle de Markov caché, modèle statistique qui utilise les bigrammes (l'entraînement de trigrammes est également possible). La génération de apertium-tagger peut être supervisée ou non ; il y a aussi Entraînement d'un tagueur de langue cible où la génération est basée sur la qualité des traductions données par le balisage, en utilisant un modèle linguistique pour la langue cible. Si une séquence de bigrammes particulière est impossible, on peut explicitement dire au tagueur que cela INTERDIT ou IMPOSE des règles.
Certaines paires de langues utilisent les contraintes grammaticales (CG) pour supprimer davantage d'interprétations avant apertium-tagger ; CG vous laisse écrire des tagueurs basés sur des règles, ce qui permet d'avoir des règles plus complexes.
