얕은 해석
Shallow parsing |
얕은 구문 분석(청킹 또는 가벼운 구문 분석이라고도 함)은 문장의 구성 부분(명사, 동사, 형용사 등)을 먼저 식별한 다음 별개의 문법적 의미(명사 그룹, 구, 동사 그룹 등)를 갖는 상위 단위와 연결하는 문장 분석입니다.가장 기본적인 청킹 알고리즘은 단순히 기본 검색 패턴(예: 정규 표현에 의해 지정된)을 기반으로 구성 요소를 링크하는 반면, 기계 학습 기법(분류기, 주제 모델링 등)을 사용하는 접근법은 상황 정보를 고려하여 더 나은 방법으로 청크를 구성할 수 있다.기본 구성 [1]요소 간의 의미 관계를 추출합니다.즉, 이러한 보다 진보된 방법들은 문맥에 따라 기초 성분들의 조합이 다른 더 높은 수준의 의미를 가질 수 있다는 문제를 해결한다.
그것은 자연어 처리에 널리 사용되는 기술이다.이것은 컴퓨터 언어의 어휘 분석의 개념과 유사합니다."Shallow structure hesponaly"라는 이름 아래, 제2외국어 학습자가 복잡한 문장을 올바르게 [2]해석하지 못하는 이유를 설명하는 데에도 사용된다.
레퍼런스
인용문
- ^ Jurafsky, Daniel; Martin, James H. (2000). Speech and Language Processing. Singapore: Pearson Education Inc. pp. 577–586.
- ^ Clahsen, Felser, Harald, Claudia (2006). "Grammatical Processing in Language Learners". Applied Psycholinguistics. 27: 3–42. doi:10.1017/S0142716406060024. S2CID 15990215.
원천
- "NP Chunking (State of the art)". Association for Computational Linguistics. Retrieved 2016-01-30.
- Abney, Steven (1991). "Parsing By Chunks Principle-Based Parsing" (PDF). www.vinartus.net. pp. 257–278.
외부 링크
- Apache OpenNLP OpenNLP에는 청커가 포함되어 있습니다.
- 텍스트 엔지니어링 GATE의 GATE 일반 아키텍처에는 청커가 포함되어 있습니다.
- NLTK 청킹
- 일리노이 얕은 파서 얕은 파서 데모
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