Новая статья на Хабре: выбор современных морфоанализаторов русского языка - от словарей к нейросетям

📝 Постоянный автор нашего блога на Хабре Андрей Канивец, аналитик систем жизненного цикла изделий, продолжает серию публикаций о технологиях обработки текстов и применению NLP-инструментов в инженерных задачах.

🔺В новой статье автор разбирается, как работают морфоанализаторы — инструменты, которые определяют начальную форму слова, его часть речи, падеж и другие грамматические характеристики, — а также рассматривает современные решения для обработки русского языка.

«LLM незаменимы для генерации текста и сложных рассуждений. Но чтобы определить, что «кошками» — это творительный падеж множественного числа существительного «кошка», действительно не нужен миллиард параметров нейросети. Для задач лемматизации, POS-тегирования и определения падежа существуют специализированные инструменты, которые работают быстрее, обходятся дешевле и зачастую точнее LLM в конкретных доменах. Это подтверждают годы их использования в поисковых системах, email-фильтрах и чат-ботах».

В статье:
• как развивались технологии морфоанализа русского языка за последние десятилетия;
• обзор известных инструментов: Mystem, PyMorphy, Slovnet, spaCy, DeepPavlov и других решений;
• неожиданная находка — библиотека libmorph, которая продолжает развиваться спустя десятилетия после появления;
• практический опыт интеграции libmorph в проект на Free Pascal;
• как выбрать подходящий инструмент под конкретную задачу - для лемматизации, морфоразметки и построения полноценных NLP-пайплайнов.

📥Статья будет полезна разработчикам, аналитикам данных и всем, кто занимается обработкой русскоязычных текстов или только начинает знакомство с этой областью!

Читайте здесь.