私は現在大学で自然言語処理のコースを受講していますが、基本的な概念がまだよくわかりません。POSタグの定義は統計的自然言語処理の基礎本：
タグ付けとは、文中の各単語に適切な品詞をラベル付け（タグ付け）する作業です。各単語が名詞、動詞、形容詞などであるかどうかを判断します。
しかし、この本では浅い解析の定義を見つけることができません。なぜなら、浅い解析はPOSタグ付けのユーティリティの1つとして説明されているからです。そこで私はウェブで検索し始めましたが、浅い解析の直接的な説明は見つかりませんでした。ウィキペディア:
浅い解析 (チャンキング、または「軽い解析」とも呼ばれる) は、構成要素 (名詞グループ、動詞、動詞グループなど) を識別する文の分析ですが、構成要素の内部構造や主文での役割は指定しません。
正直違いがわかりませんが、それは私の英語のせいか、単純な基本概念を理解していないだけかもしれません。浅い解析と POS タグ付けの違いを説明していただけますか? 浅い解析は、浅いセマンティック解析とも呼ばれることが多いですか?
先ほどはありがとう。
ベストアンサー1
POS タグ付けでは、入力文内のすべての単語に POS タグが付けられます。
文を解析すると（たとえばスタンフォードの pcfg を使用）、文はツリーに変換され、その葉には POS タグ（文中の単語に対応）が含まれますが、ツリーの残りの部分から、これらの単語がどのように組み合わさって文全体が構成されているかがわかります。たとえば、形容詞と名詞が組み合わさって「名詞句」になり、それが別の形容詞と組み合わさって別の名詞句（たとえば quick brown fox）になることがあります（各部分が組み合わさる正確な方法は、該当するパーサーによって異なります）。
パーサーの出力は次のようになります。http://nlp.stanford.edu:8080/parser/index.jsp
浅いパーサー、つまり「チャンカー」は、これら 2 つの中間に位置します。単純な POS タグ付け機能は非常に高速ですが、十分な情報を提供しません。一方、本格的なパーサーは遅く、情報が多すぎます。POS タグ付け機能は、構文解析ツリーの最下層のみを返すパーサーと考えることができます。チャンカーは、構文解析ツリーの他の層を返すパーサーと考えることができます。場合によっては、一連の単語が名詞句を形成することだけを知り、それらの単語内のツリーのサブ構造 (つまり、どの単語が形容詞、限定詞、名詞などであり、どのように組み合わされているか) は気にしないことがあります。このような場合、チャンカーを使用すると、文の完全な構文解析ツリーを生成する時間を無駄にすることなく、必要な情報だけを正確に取得できます。