Поверхностно-синтаксический анализ

Поверхностно-синтаксический анализ (англ. shallow parsing, chunking, light parsing) — метод анализа предложений, в котором сначала идентифицируют составные части предложения (существительные, глаголы, прилагательные и т. п), а затем связывают их в элементы высшего порядка, которые имеют грамматическое значение (именные группы или фразы, глагольные группы и т. п.).

В то время как простые алгоритмы поверхностно-синтаксического анализа связывают составные части, используя элементарные шаблоны поиска (например, регулярные выражения), подходы на основе машинного обучения (классификаторы, тематическое моделирование и т. п.) могут учитывать контекстную информацию и формировать фрагменты, лучше отражая семантические связи между основными словами[1]. Таким образом, эти более совершенные методы решают проблему того, что сочетание элементарных составляющих может иметь разные значения на высшем уровне в зависимости от контекста предложения.

Схожий с лексическим анализом в компьютерных языках, этот метод широко применяется в обработке естественного языка.

Под названием «гипотеза поверхностной структуры» (англ. Shallow Structure Hypothesis), его используют, чтобы дать объяснение, почему люди, изучающие второй язык, часто не могут правильно разобрать сложные предложения[2].