Análisis sintáctico

El bloque «Sintaxis» de procesamiento del lenguaje natural de « Watson » integra la funcionalidad de análisis sintáctico.

Nombres de bloque

syntax_izumo_<language>_stock
syntax_izumo_<language>_stock-dp

Idiomas soportados

El bloque de análisis sintáctico está disponible para los siguientes lenguajes. Para consultar la lista de códigos de idioma y los idiomas correspondientes, véase «Códigos de idioma ».

Códigos de idioma a utilizar para el modelo syntax_izumo_<language>_stock: af, ar, bs, ca, cs, da, de, el, en, es, fi, fr, he, hi, hr, it, ja, ko, nb, nl, nn, pl, pt, ro, ru, sk, sr, sv, tr, zh_cn, zh_tw

Códigos de idioma a utilizar para el modelo syntax_izumo_<language>_stock-dp: af, ar, bs, ca, cs, da, de, el, en, es, fi, fr, he, hi, hr, it, ja, ko, nb, nl, nn, pl, pt, ro, ru, sk, sr, sv, tr, zh

Lista de los idiomas soportados para cada tarea de sintaxis
Tarea	Códigos de idiomas admitidos
Conversión en señales	af, ar, bs, ca, cs, da, de, el, en, es, fi, fr, he, hi, hr, it, ja, ko, nb, nl, nn, pl, pt, ro, ru, sk, sr, sv, tr, zh_cn, zh_tw, zh
Etiquetado de partes del discurso	af, ar, bs, ca, cs, da, de, nl, nn, el, en, es, fi, fr, he, hi, hr, it, ja, ko, nb, pl, pt, ro, ru, sk, sr, sv, tr, zh_cn, zh_tw, zh
Lematización	af, ar, bs, ca, cs, da, de, el, en, es, fi, fr, he, hi, hr, it, ja, ko, nb, nl, nn, pl, pt, ro, ru, sk, sr, sv, tr, zh_cn, zh_tw, zh
Detección de oraciones	af, ar, bs, ca, cs, da, de, el, en, es, fi, fr, he, hi, hr, it, ja, ko, nb, nl, nn, pl, pt, ro, ru, sk, sr, sv, tr, zh_cn, zh_tw, zh
Detección de párrafos	af, ar, bs, ca, cs, da, de, el, en, es, fi, fr, he, hi, hr, it, ja, ko, nb, nl, nn, pl, pt, ro, ru, sk, sr, sv, tr, zh_cn, zh_tw, zh
Análisis de dependencias	af, ar, bs, cs, da, de, en, es, fi, fr, hi, hr, it, ja, nb, nl, nn, pt, ro, ru, sk, sr, sv

Funciones

Utiliza este bloque para realizar tareas como la detección de oraciones, la tokenización, el etiquetado de partes del discurso, la lematización y el análisis sintáctico de dependencias en diferentes idiomas. Para la mayoría de las tareas, probablemente sólo necesitará la detección de frases, la tokenización y el etiquetado de categorías léxicas. Para estos casos de uso, utilice el modelo syntax_model_xx_stock . Si desea ejecutar el análisis de dependencias, utilice el modelo syntax_model_xx_stock-dp .

El análisis para el etiquetado de clases gramaticales (POS) y las dependencias se basa en el conjunto de etiquetas de clases gramaticales universales (Universal POS tags) y en el conjunto de etiquetas de relaciones de dependencia universales ( v2 ).

La siguiente tabla muestra las capacidades de cada tarea basándose en el mismo ejemplo y el resultado del análisis sintáctico.

Prestaciones de cada tarea de sintaxis basada en un ejemplo
Funciones	Ejemplos	Atributos del analizador
Conversión en señales	«No me gustan los lunes» --> «No» «me» «gustan» «los» «lunes»	señal
Detección de la categoría gramatical	«No me gustan los lunes» --> «yo»\POS_PRON, «no»\POS_AUX, «me»\POS_VERB, «gustan»\POS_VERB, «los lunes»\POS_PROPN	part_of_speech
Lematización	«No me gustan los lunes» --> «No», «me», «gustan», «los», «lunes»	lema
Análisis de dependencias	«No me gustan los lunes» --> «yo» (sujeto) -> «gustar» (verbo) <- «los lunes» (objeto)	dependencia
Detección de oraciones	«No me gustan los lunes» --> devuelve esta frase	oración
Detección de párrafos (Actualmente, la detección de párrafos sigue siendo experimental y ofrece resultados similares a los de la detección de frases.)	«No me gustan los lunes» --> interpreta esta frase como un párrafo	oración

Dependencias de otros bloques

Ninguna

Ejemplo de código

import watson_nlp

# Load Syntax for English
syntax_model = watson_nlp.load('syntax_izumo_en_stock')

# Detect tokens, lemma and part-of-speech
text = 'I don\'t like Mondays'
syntax_prediction = syntax_model.run(text, parsers=('token', 'lemma', 'part_of_speech'))

# Print the syntax result
print(syntax_prediction)

Resultado del ejemplo de código:

{
  "text": "I don't like Mondays",
  "producer_id": {
    "name": "Izumo Text Processing",
    "version": "0.0.1"
  },
  "tokens": [
    {
      "span": {
        "begin": 0,
        "end": 1,
        "text": "I"
      },
      "lemma": "I",
      "part_of_speech": "POS_PRON"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 2,
        "end": 4,
        "text": "do"
      },
      "lemma": "do",
      "part_of_speech": "POS_AUX"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 4,
        "end": 7,
        "text": "n't"
      },
      "lemma": "not",
      "part_of_speech": "POS_PART"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 8,
        "end": 12,
        "text": "like"
      },
      "lemma": "like",
      "part_of_speech": "POS_VERB"
    },
    {
      "span": {
        "begin": 13,
        "end": 20,
        "text": "Mondays"
      },
      "lemma": "Monday",
      "part_of_speech": "POS_PROPN"
    }
  ],
  "sentences": [
    {
      "span": {
        "begin": 0,
        "end": 20,
        "text": "I don't like Mondays"
      }
    }
  ],
  "paragraphs": [
    {
      "span": {
        "begin": 0,
        "end": 20,
        "text": "I don't like Mondays"
      }
    }
  ]
}