The objective of this project is to build an accurate Part of speech tagger for the Hindi Language using Bayesian Networks.
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Amish Garg 18114004 ([email protected])
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Tanav Shah 18114077 ([email protected])
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Vinay Kumar Jain 18114082 ([email protected])
S. No. | TAG | MEANING | Examples |
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1 | CC | Conjuncts | और, बल्कि, अगर |
2. | DEM | Demonstrative | वहां, जो, कौन |
3. | INJ | Interjection | अरे, ही |
4. | INTF | Intensifier | बहुत, बेहद |
5. | JJ | Adjective | सुंदर, अच्छा |
6. | NEG | Negation | नहीं, बिना |
7. | NN | Common Noun | किताब, लड़की |
8. | NNP | Proper Noun | मोहन , रवि |
9. | NST | Location Noun | ऊपर, नीचे |
10. | PRP | Personal Pronoun | मैं, तुम्हें |
11. | PSP | Postposition | में, ने, को |
12. | QC | Cardinals | एक, दो |
13. | QF | General | थोड़ा, कुछ |
14. | QO | Ordinals | पहला, दूसरा |
15. | RB | Adverb | जल्दी, धीरे |
16. | RDP | Reduplicate | लाल-वाल, खाना-वाना |
17. | RP | Particles | तो, भी |
18. | SYM | Symbols | &, *. , . |
19. | VAUX | Auxiliary Verb | है, रहा, हुआ |
20. | VM | Main Verb | गिरा, गया |
21. | WQ | Question | कौन |
22. | XC | Compounds | पुस्तकालय, घुड़सवार |