Consulte a tabela a seguir para saber o significado de cada atributo que eximos no código.
TEXTO |
Texto ou palavra que está sendo processado |
LEMMA |
Forma raiz da palavra que está sendo processada. |
POS |
Parte de fala da palavra. |
TAG |
Expressa a parte da fala (por exemplo, VERB) e algumas informações morfológicas (por exemplo, que o verbo está no passado). |
DEP |
Dependência sintática (isto é, a relação entre os tokens). |
SHAPE |
Forma da palavra (por exemplo, letras maiúsculas, pontuação, formato de dígitos). |
ALPHA |
O token é um caractere alfabético?. |
STOP |
A palavra é uma stopword ou faz parte de uma stop list? |
Sigla |
Significado |
NLP |
Natural Language Processing |
NER |
Named-Entity Recognition |
NLU |
Natural Language Understanding |
DOB |
Date of Birth |
PDV |
Post Deployment Verification |
Porque a marcação POS é necessária em chatbots?
- Para reduzir a complexidade de criação de um texto que não possa ser ensinado ou que seja ensinado com pouca segurança.
Os modelo treinados com o acervo OntoNotes 5 dão suporte aos tipos de entidades a seguir
TIPO |
DESCRIÇÃO |
PERSON |
People, including fictional |
NORP |
Nationalities or religious or political groups |
FACILITY |
Buildings, airports, highways, bridges, etc. |
ORGANIZATION |
Companies, agencies, institutions, etc. |
GPE |
Countries, cities, states |
LOCATION |
Non-GPE locations, mountain ranges, bodies of water |
PRODUCT |
Vehicles, weapons, foods, etc. (Not services) |
EVENT |
Named hurricanes, battles, wars, sports events, etc. |
WORK OF ART |
Titles of books, songs, etc. |
LAW |
Named documents made into laws |
LANGUAGE |
Any named language |
DATE |
Absolute or relative dates or periods |
PERCENT |
Percentage (including “%”) |
MONEY |
Monetary values, including unit |
QUANTITY |
Measurements, as of weight or distance |
ORDINAL |
“first”, “second” |
CARDINAL |
Numerals that do not fall under another type |
OntoNotes Release 5.0