浅い解析

浅い解析（チャンキングまたはライト解析とも呼ばれる）は、まず文の構成要素（名詞、動詞、形容詞など）を識別し、次にそれらを個別の文法的意味を持つ高次の単位（名詞グループまたは句、動詞グループなど）にリンクする文の分析です。最も基本的なチャンキングアルゴリズムは、基本的な検索パターン（正規表現で指定されるものなど）に基づいて構成要素を単純にリンクしますが、機械学習技術（分類器、トピックモデリングなど）を使用するアプローチでは、コンテキスト情報を考慮に入れて、基本構成要素間の意味関係をよりよく反映するようにチャンクを構成できます。^[1]つまり、これらのより高度な方法は、文のコンテキストに応じて基本構成要素の組み合わせが異なる高レベルの意味を持つ可能性があるという問題を回避します。

これは自然言語処理で広く使用されている手法です。コンピュータ言語の語彙解析の概念に似ています。「浅い構造仮説」という名前で、第二言語学習者が複雑な文を正しく解析できないことが多い理由の説明としても使用されています。^[2]