UPOS (Universal Part-of-Speech) tags are a core component of the Universal Dependencies (UD) project, designed to provide a standardized, fixed set of 17 categories that remain consistent across all human languages. Unlike language-specific systems (XPOS), which reflect the unique morphological intricacies of a single tongue, UPOS focuses on the functional role of a word. By stripping away language-specific "noise," UPOS allows researchers and developers to compare syntactic structures cross-linguistically and facilitates Cross-Lingual Transfer Learning—where an AI model trained on one language (like English) can apply its structural knowledge to another (like Romanian or Korean). It essentially serves as a "Lingua Franca" for computational linguistics, ensuring that a NOUN remains a NOUN whether the underlying grammar is agglutinative, fusional, or analytic.
Try our Thai UPOS tagging now.
| Group | Tag | Meaning | Example |
|---|---|---|---|
| Open Class | ADJ | Adjective | ใหญ่ เก่า เขียว เข้าใจยาก อันดับแรก |
| ADV | Adverb | มาก พรุ่งนี้ ลง ที่ไหน ที่นั่น | |
| INTJ | Interjection | psst อุ๊ย ไชโย สวัสดี | |
| NOUN | Noun (common) | เด็กผู้หญิง แมว ต้นไม้ อากาศ ความงาม | |
| PROPN | Proper Noun | แมรี จอห์น ลอนดอน นาโต เอชบีโอ | |
| VERB | Verb | วิ่ง วิ่ง วิ่ง กิน กิน กิน | |
| Closed Class | ADP | Adposition | ใน, ถึง, ระหว่าง |
| AUX | Auxiliary | คือ ได้ (เสร็จแล้ว) จะ (ทำ) ควร (ทำ) | |
| CONJ | Conjunction | และหรือแต่ (แท็กเดิม) | |
| CCONJ | Coordinating Conjunction | และหรือ แต่ | |
| SCONJ | Subordinating Conjunction | ถ้า ในขณะที่ นั้น | |
| DET | Determiner | ก,อัน, | |
| NUM | Numeral | 1, 2017, หนึ่ง, เจ็ดสิบเจ็ด, MMXIV | |
| PART | Particle | ไม่ใช่ | |
| PRON | Pronoun | ฉัน คุณ เขา เธอ ตัวฉันเอง ใครบางคน | |
| Other | PUNCT | Punctuation | ., (, ), ?, ] |
| SYM | Symbol | $, %, +, −, :), 🐻 | |
| X | Other / Foreign | sfpksdpsxmsa, ..., foreign words | |
| SPACE | Space | newlines, tabs, extra spaces |
XPOS (Language-Specific Part-of-Speech) tagging offers a much higher level of granularity than the broader UPOS (Universal Part-of-Speech) system. While UPOS provides a standardized set of labels designed to work consistently across every language—ensuring that a NOUN in English is treated similarly to a NOUN in XPOS preserves the unique "linguistic DNA" of a specific language. It is the engine behind complex morphological analysis, allowing a system to distinguish not just that a word is a "Verb," but specifically that it is a "Third-Person, Singular, Past Tense, Passive Voice" verb. By capturing the deep grammatical details that UPOS omits for the sake of universality, XPOS enables the creation of translation tools and parsers that understand the precise inflectional logic of a specific culture and tongue.
In French, Spanish, Portuguese, Danish, Norwegian, Russian, Hebrew, Catalan, Finnish, Sanskrit, Thai and Ukrainian, a separate fine-grained XPOS tagset is not defined. Instead, these languages utilize UPOS with specific granularities stored within Morphological Features.
Try our Thai XPOS tagging now.
| Group | Category | Label | Meaning | Example |
|---|---|---|---|---|
| Nominal | Gender & Animacy | Masc | Masculine | perro (dog) |
| Fem | Feminine | perra (female dog) | ||
| Neut | Neuter | ello (it/that) | ||
| Com | Common | estudiante | ||
| Hum | Human | persona, qui | ||
| Anim | Animate | (Living entity) | ||
| Inan | Inanimate | (Object) | ||
| Definite & Degree | Def | Definite | le, la, el | |
| Ind | Indefinite | un, une | ||
| Pos | Positive degree | bueno, bon | ||
| Cmp | Comparative | más, plus | ||
| Sup | Superlative | buenísimo | ||
| Nominal | Number | Sing | Singular | livre (book) |
| Plur | Plural | livres (books) | ||
| Nominal | Case | Nom | Nominative | yo, I |
| Acc | Accusative | me, lo | ||
| Dat | Dative | le, me | ||
| Gen | Genitive | (Possessive case) | ||
| Nominal | NounType & NameType | Class | Classifier (NounType) | ตัว (body/animal) |
| Giv | Given Name (NameType) | สมชาย (Somchai) | ||
| Sur | Surname (NameType) | ใจดี (Jaidee) | ||
| Geo | Geographical (NameType) | กรุงเทพฯ (Bangkok) | ||
| Nat | Nationality (NameType) | ไทย (Thai) | ||
| Com | Company (NameType) | กูเกิล (Google) | ||
| Verbal | Mood & Aspect | Ind | Indicative | yo hablo |
| Sub | Subjunctive | que yo hable | ||
| Imp | Imperative | ¡habla! | ||
| Cnd | Conditional | hablaría | ||
| Imp | Imperfective | hablaba | ||
| Perf | Perfective | hablé | ||
| Prog | Progressive | estoy hablando | ||
| Verbal | Person & Politeness | 1 | First Person | yo, nosotros |
| 2 | Second Person | tú, vosotros | ||
| 3 | Third Person | él, ella | ||
| Form | Polite/Formal | Usted, Vous | ||
| Infm | Informal | tú, toi | ||
| Verbal | Tense | Pres | Present | mange, eat |
| Past | Past | mangé, ate | ||
| Fut | Future | mangerai | ||
| Verbal | VerbForm & Voice | Fin | Finite | il court |
| Inf | Infinitive | courir, to run | ||
| Part | Participle | vu, visto | ||
| Ger | Gerund | corriendo | ||
| Act | Active Voice | veo (I see) | ||
| Pass | Passive Voice | soy visto | ||
| Lexical | NumType | Card | Cardinal | uno, deux |
| Ord | Ordinal | primero, 1er | ||
| Mult | Multiplicative | doble, triple | ||
| PronType | Prs | Personal | yo, je | |
| Dem | Demonstrative | este, celui | ||
| Rel | Relative | que, qui | ||
| Int | Interrogative | ¿quién?, qui? | ||
| Lexical | Polarity & Poss | Neg | Negative | no, pas |
| Yes | Possessive | mio, sien | ||
| Yes | Reflexive | se, me, te | ||
| Lexical | PartType (Particles) | Enp | Ending Particle | ครับ (krab), ค่ะ (kha) |
| Res | Response Particle | ใช่ (chai / yes) | ||
| Int | Interrogative Particle | ไหม (mai / ?) | ||
| Special | Other | Yes | Foreign Word | software, ad-hoc |
| Yes | Abbreviation | etc., adj. | ||
| Special | Word Formation | Yes (Prefix) | Nominalizing Prefix | การ- (kan-), ความ- (khwam-) |
| Rdp (Echo) | Reduplicative | เด็กๆ (dek-dek) |
The DEP (Syntactic Dependency) refers to the specific grammatical relationship between a "child" token and its "head" (parent) token. While primary labels (like nsubj or obj) describe the basic structure, attachments starting with a colon (:) provide fine-grained sub-type information. For instance, while nsubj identifies a subject, :pass refines this to show the subject is being acted upon (Passive Voice). Similarly, :nn (Noun Compound) or :assmod (Associative Modifier) help the parser distinguish between simple modifiers and complex ownership or compound relationships, allowing for a much deeper "logical" understanding of the sentence.
| Category | Label | Meaning | Example (Token in bold) |
|---|---|---|---|
| Core Arguments | nsubj | Nominal subject | อีลอน กินข้าว |
| csubj | Clausal subject | สิ่งที่เขาทำนั้นผิด | |
| obj | Direct object | ฉันเห็นดวงจันทร์. | |
| iobj | Indirect object | เธอให้ฉันของขวัญ | |
| ccomp | Clausal complement (finite) | เขาบอกว่า เขาเหนื่อย. | |
| xcomp | Open clausal complement | ฉันต้องการ ไป. | |
| Non-Core Dependents | obl | Oblique nominal | เขานั่งบนเก้าอี้ |
| vocative | Vocative | จอห์น มานี่สิ! | |
| expl | Expletive | นั่น มีแมวอยู่ | |
| dislocated | Dislocated element | ผู้ชายคนนั้น ฉันรู้จักเขา | |
| advcl | Adverbial clause modifier | ฉันจากไป หลังจากที่เขามาถึง. | |
| advmod | Adverbial modifier | วิ่งเร็ว. | |
| discourse | Discourse element | ก็ ฉันไม่แน่ใจ | |
| aux | Auxiliary | ฉันสามารถมองเห็น | |
| cop | Copula | เธอ คือ มีความสุข | |
| mark | Subordinating marker | ฉันรู้ว่านั่น คุณก็รู้ | |
| Nominal Dependents | nmod | Nominal modifier | ประตูรถ |
| appos | Appositional modifier | แซม เพื่อนของฉัน | |
| nummod | Numeric modifier | เจ็ด วัน | |
| acl | Adjectival clause | แผนการ ที่จะชนะ | |
| amod | Adjectival modifier | ท้องฟ้า สีฟ้า | |
| det | Determiner | จุดสิ้นสุด | |
| case | Case marking | กษัตริย์ แห่ง ฝรั่งเศส | |
| fixed | Fixed multiword expression | ถึงแม้จะเป็นเช่นนั้น | |
| flat | Flat multiword name | นิวยอร์ก เมือง | |
| compound | Compound noun | ตู้โทรศัพท์ | |
| list | List element | โทรศัพท์ กุญแจ กระเป๋าเงิน | |
| Coordination | conj | Conjunct | ขนมปังและเนย. |
| cc | Coordinating conjunction | ขนมปัง และ เนย | |
| Special Labels | aux:pass | Passive auxiliary | มันถูกขโมย |
| punct | Punctuation | สวัสดี! | |
| dep | Unspecified dependency | (ใช้สำหรับลิงก์ที่ไม่รู้จัก) | |
| ROOT | Root of the sentence | ฉัน กิน อาหารกลางวัน |
| Attachment | Full Name | Explanation | Example |
|---|---|---|---|
| :pass | Passive | Indicates a relationship in a passive voice construction. | nsubj:pass (หน้าต่าง เสียหาย) |
| :nn | Noun Compound | Indicates that a noun is modifying another noun in a compound structure. | สารประกอบ:nn (โทรศัพท์ ที่ชาร์จ) |
| :prep | Prepositional | Refines a modifier governed specifically by a preposition. | nmod:prep (แมว บน เสื่อ) |
| :assmod | Associative Modifier | Common in Romanian/Baltic languages; shows nouns modifying other nouns. | nmod:assmod (รถ ของพ่อฉัน) |
| :poss | Possessive | Indicates ownership or a possessive relationship. | nmod:poss (สุนัขของฉัน หมวก จอห์น) |
| :relcl | Relative Clause | Identifies a clause that modifies a noun phrase. | acl:relcl (หนังสือ ที่ฉันอ่าน) |
| :tmod | Temporal Modifier | A modifier specifically describing time or duration. | nmod:tmod (ฉันจะไป วันอังคาร) |
| :prt | Particle | Used for phrasal verb particles. | compound:prt (ให้ ขึ้น ปิด ลง) |
| :rcomp | Relative Complement | Used for complements of relative clauses (common in Dutch). | advcl:rcomp (ผู้ชาย ที่จากไป) |
| :flat | Flat Modifier | Used for multi-word expressions that don't have a clear internal head. | แบน:ชื่อ (ประธานาธิบดี โอบามา) |
NER (Named Entity Recognition) is a Natural Language Processing (NLP) task that automatically identifies and categorizes key information (entities) in a text into predefined classes. In spaCy, the statistical model "looks" at the context of a word to determine if it refers to a person, an organization, a monetary value, or a specific date. This is crucial for extracting structured data from unstructured text, such as finding all the company names mentioned in a news article or identifying the dates of events in a history book.
Comparison Note: GPE vs. LOC
Determining whether a place is a GPE or a LOC depends on its political nature:
GPE (Geopolitical Entity): If the location has a government, specific laws, or human-defined administrative borders, it is labeled as a GPE. Examples include Seoul, Germany, the United Kingdom, and California.
LOC (Location): If the place is a natural physical feature or a broad geographic region without a singular governing body, it is labeled as a LOC. Examples include the Alps, the Pacific Ocean, the Middle East, and Mount Everest.
| Label | Meaning | Example |
|---|---|---|
| 🌍 GPE | Geopolitical entity (countries, cities, states) | สหรัฐอเมริกา นิวยอร์ก ฝรั่งเศส แคลิฟอร์เนีย |
| 🏔️ LOC | Non-political location (mountains, rivers) | มหาสมุทรแปซิฟิก ภูเขาเอเวอเรสต์ เทือกเขาแอลป์ |
| 🏢 FAC | Facility (buildings, airports, highways) | สะพานโกลเดนเกต สนามบินเจเอฟเค เบิร์จคาลิฟา |
| 👤 PERSON | People (real or fictional) | อีลอน มัสก์, แฮร์รี่ พอตเตอร์, อลัน ทัวริง |
| 🚩 NORP | Nationalities, religious or political groups | อเมริกัน พุทธ เดโมแครต ญี่ปุ่น |
| 🏢 ORG | Organizations (companies, institutions) | Google, สหประชาชาติ, Apple, FIFA |
| 📅 DATE | Absolute or relative dates | 4 กรกฎาคม 2026 เมื่อวาน สัปดาห์หน้า |
| ⌚ TIME | Times smaller than a day | 9:30 น. พระอาทิตย์ตก 10 นาที |
| 🎊 EVENT | Named events (wars, festivals) | สงครามโลกครั้งที่สอง โคเชลลา กีฬาโอลิมปิก |
| 💰 MONEY | Monetary values, including unit | $100, 5 ล้านยูโร, £50 |
| ‱ PERCENT | Percentage, including "%" | 20%, แปดสิบเปอร์เซ็นต์, 0.5% |
| ⚖️ QUANTITY | Measurements (weight, distance) | 5 กม. 100 ปอนด์ 30 ตารางเมตร |
| 🔢 ORDINAL | "First", "second", etc. | ที่หนึ่ง ที่ 2 ที่เก้า |
| 🔢 CARDINAL | Numbers not classified elsewhere | 10 หนึ่งพันสาม |
| 📦 PRODUCT | Objects, vehicles, foods, etc. (not services) | iPhone, เทสลารุ่น S, โคคา-โคล่า |
| 🎨 WORK_OF_ART | Titles of books, songs, etc. | โมนา ลิซ่า, โบฮีเมียน แรปโซดี, แฮมเล็ต |
| 📜 LAW | Named legal documents | รัฐธรรมนูญ สนธิสัญญาแวร์ซาย |
| 🗣️ LANGUAGE | Named languages | อังกฤษ, Python, จีนกลาง |
หากเราประมวลผลวลี "Google ตั้งอยู่ในแคลิฟอร์เนีย" เลเยอร์จะมีลักษณะดังนี้:
เล็มมา: "Google", "be", "base", "in", "California"
ยูโปส: "PROPN(Proper Noun)", "AUX(Auxiliary)", "VERB(Verb)", "ADP(Adposition)", "PROPN(Proper Noun)"
XPOS: "NNP(Proper noun, singular)", "VBZ(Verb, 3rd person singular present)", "VBN(Verb, past participle)", "IN(Preposition or subordinating conjunction)", "NNP(Proper noun, singular)"
DEP: "Google" คือ nsubj (หัวเรื่องที่ระบุ) ของคำกริยา "based" ซึ่งเป็น Root (รากของประโยค)
NER: "Google" คือ 🏢 ORG (องค์กร) "แคลิฟอร์เนีย" คือ 🌍 GPE (หน่วยงานทางภูมิรัฐศาสตร์)
Arabic -
Catalan -
Chinese -
Classical Chinese -
Croatian -
Danish -
Dutch -
English -
Filipino -
Finnish -
French -
German -
Greek -
Hebrew -
Hindi -
Italian -
Indonesian -
Japanese -
Korean -
Latin -
Lithuanian -
Macedonian -
Norwegian -
Polish -
Portuguese -
Romanian -
Russian -
Slovenian -
Sanskrit -
Spanish -
Swedish -
Tamil -
Thai -
Ukrainian -
Vietnamese
|
|
|
© Stars21 - All Rights Reserved
|
|||||