ウェブサイト：
* grammarly： 主に文法チェッカーですが、Grammarlyは分析において、スピーチの一部のタグ付けも提供します。 [https://www.grammarly.com/
* languagetool： 他の言語分析機能とともに、一種のスピーチタグ付けを提供する別の文法チェッカー。 [https://languagetool.org/] (https://languagetool.org/）
* Stanford Corenlp： 一部のスピーチタガーを含む一連の自然言語処理ツール。あなたは彼らのウェブサイトからそれにアクセスすることができますが、それは開発者にとってより高度です。 [https://stanfordnlp.github.io/corenlp/
ツール：
* nltk（Natural Language Toolkit）： 一部のスピーチタガーを含む、自然言語処理のための人気のPythonライブラリ。プログラミングとデータ分析により適しています。 [https://www.nltk.org/
* スペイシー： スピードと効率で知られている強力なスピーチの一部のタガーを備えた別のPythonライブラリ。 [https://spacy.io/]（https://spacy.io/）
それらの使用方法：
1。文を入力： これらのツールのほとんどには、文章を貼り付けたり、文を入力できるテキストボックスがあります。
2。分析を実行： ボタンをクリックするか、文章を送信して、スピーチの一部のタグ付けを開始します。
3。結果を表示： このツールは、各単語が対応する音声の部分（たとえば、名詞、動詞、形容詞など）でタグ付けされた文を表示します。
タグ付けの精度は、ツールと文の複雑さによって異なる場合があることを忘れないでください。これらのツールは一般に非常に正確ですが、特により複雑な言語構造では、いくつかの単語やフレーズを誤解する可能性があります。
具体的かつ非常に正確な分析が必要な場合は、文法の参照帳に相談したり、言語学者と協力したりする方が、より良いアプローチかもしれません。