구문분석의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
구문 분석의 의미와 개념 이해
구문 분석은 다음을 의미합니다. 자연어 처리(NLP) 분야형태소를 찾은 후 품사를 찾는 과정을 말합니다. 여기서 품사는 명사, 동사, 형용사, 부사 등 단어를 문법적 기능에 따라 분류하는 가장 큰 단위입니다. 구문 분석은 주어진 문장에 있는 단어 간의 관계와 문장의 구성 요소가 어떻게 연결되어 있는지를 결정합니다. 이해하는 과정입니다. 구문 분석은 자연어 문장의 구성 요소의 문법 구조를 분석합니다. 자연어 처리 단계는 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석, 담화 분석의 총 4단계로 구성됩니다. 구문 분석은 자연어 처리 단계의 두 번째 단계입니다. 구문분석(Syntactic Analysis)은 인간이 사용하는 자연어 문장의 문장 구성요소를 품사 단위로 분류하여 문법 구조를 분석하는 기술이다. 구문 분석에서는 자연어 문장의 문법 구조를 구문 문법에 따라 분류합니다. 구성문법은 문장을 구성요소로 분석하는 방법으로, 대표적인 예로 구문구조문법(Phrase Structure Grammer)과 의존문법(Dependency Grammer)이 있다. ) 2가지 종류가 있습니다.
구문 분석 의미 및 개념 설명
구문 분석이란 자연어 처리 분야에서 형태소를 분석한 후 품사를 찾는 과정을 말합니다. 여기서 품사는 명사, 동사, 형용사, 부사, 입자, 관사, 대명사, 감탄사 등 문법적 기능에 따라 단어를 분류합니다. 구문 분석은 주어진 문장을 구성하는 단어를 “품사”에 따라 분류하는 것을 의미합니다. 구문분석(Syntactic Analysis)은 인간이 자연어 처리 및 분석을 위해 사용하는 자연어 문장에서 문장 구성요소의 문법적 구조를 분석하는 기술이다. 구문 분석은 일련의 문자열로 구성된 자연어 문장을 형태소로 분리하고 이를 도식화하여 구문 관계를 명확하게 하는 분석 절차 및 단계입니다. 예를 들어, “홍길동 씨는 우리 즐거운 회사에서 일해요.” 문장을 해석해 보면 “홍길동”은 명사, “은”은 조사, “유쾌한”은 형용사, “우리”는 형용사, “회사”는 명사, “인”은 조사이다 , “I work”는 입자입니다. 동사로 분석할 수 있습니다. 이 구문 분석을 통해 문장에서 단어의 의미와 역할을 이해할 수 있습니다.
[구문 분석의 예시]1. 주어진 문장: “홍길동은 우리의 즐거운 회사에서 일합니다.”2. 구문 분석 결과:홍길동 → 명사
은 → 조사
유쾌하다 → 형용사
우리 → 관형사
회사 → 명사
발신 → 조사
일하다 → 동사
구문 분석은 자연어 문장에서 문법 구조 정보를 자동으로 추출하여 기계 번역이나 정보 검색 등의 자연어 처리 기술에서 문장 의미 분석을 돕는 세부 기술로 활용합니다. 구문 분석은 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 구문 분석은 규칙 기반 구문 분석, 통계 기반 구문 분석, 딥 러닝 기반 구문 분석의 세 가지로 구분됩니다.[구문 분석의 3가지 구분]
규칙 기반 파싱의 경우 사람이 정의한 문법 규칙을 적용하여 파싱을 수행한다. 미리 정의된 구두점 규칙을 적용할 수 있는 문장에 대해서는 정확한 종속성 분석이 가능합니다. 통계 기반 구문 분석의 경우, 확률론적 문법 규칙을 통계적으로 계산하여 구문 분석을 수행합니다. 통계 기반 구문 분석은 구문이 모호한 문장에 대해서도 다중 구문 분석 결과가 나올 확률을 계산하고, 가장 유효한 구문 분석 결과를 선택할 수 있도록 해줍니다. 딥러닝 기반 구문 분석의 경우, 인간이 생성한 데이터 세트로부터 구문 분석을 수행합니다. 딥러닝 모델이는 구문 분석을 학습하고 수행하는 접근 방식입니다. 딥러닝 모델을 학습함으로써 자연어 문장에 담긴 다양한 정보를 활용할 수 있습니다. 자연어 문장 전체에 대한 구조적 정보와 어휘 하위 분류 정보를 특징 벡터 계산에 반영하여 구문 분석을 활용할 수 있습니다. 구문 분석에서는 구문 문법이 정의됩니다. 구성문법이란 언어학에서 문법적 구성요소로부터 문장을 생성한 후, 문장의 구성요소를 분석할 때 사용하는 문법을 말한다. 구문 분석은 구문 문법에 따라 자연어 문장의 문법 구조를 자동으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 구문분석을 통해 추출하고자 하는 문법구조의 정보를 정의하는 것이 필수적이다. 구문 분석은 자연어 처리(NLP)의 두 번째 단계입니다. 자연어 처리 단계는 총 4단계로 구성됩니다. 자연어 처리의 4단계는 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석, 담화 분석이며, 그 중 구문 분석이 두 번째 단계입니다. 파싱 기술에 사용되는 대표적인 구문 문법 두 가지는 구문 구조 문법과 종속성 문법이다.[구문 분석 기술에서 사용하는 구문 문법]
구문 구조 그래머(Prase Structure Grammer)는 구성 관계를 기반으로 문장의 구조를 분석하는 방법입니다. 구구조문법은 단어들이 모여서 절을 이루고, 절과 단어의 계층적 관계에 따라 문장이 형성되는 것을 분석하는 방법이다. 전체 문장을 트리 구조로 분석하면 절과 단어가 개별 노드로 표현됩니다. 구문 구조 문법은 Noam Chomsky라는 사람이 제안한 구문 문법입니다. 종속문법(Dependency Grammar)은 종속관계를 기반으로 문장구조를 분석하는 방법이다. 문장을 구성하는 단어들 사이에 존재하는 계층적 의존성에 따라 문장이 구성되어 있다고 보고 분석하는 방법이다. 종속성 문법은 전체 문장을 트리 구조로 분석하는데, 각 단어는 노드로 표현되고 에지는 단어 간의 종속 관계를 나타냅니다. 종속성 문법은 Lucien Tesniere가 제안한 종속성 문법입니다. 따라서 구문 분석은 구문 구조 구문 분석과 종속성 구문 분석으로 분류할 수 있다.[구문 분석의 2가지 구분]
구문 구조 구문 분석(Phrase Structure Parsing)은 구문 구조 문법을 기반으로 한 구문 분석 기술을 말합니다. 단어와 단어로 구성된 절의 계층적 관계에 따라 문장의 구조를 분석한다. 구문 구조 파싱의 경우, 문장 요소의 구조가 고정되어 있는 언어에 적합한 분석 기법이다. 의존성 파싱(Dependency Parsing)은 인간이 사용하는 자연어 문장에서 단어 간의 의존 관계를 분석하여 전체 문장의 문법을 분석합니다. 구조구조를 분석하는 기술을 말합니다. 종속성 분석에서는 단어 간의 종속 관계와 유형을 분석하여 문장의 문법 구조를 적절하게 표현할 수 있는 종속성 분석 트리를 구축합니다. 파싱은 컴퓨터 프로그래밍 언어의 정규 문법에 따라 문자열을 분석하는 과정을 의미하기도 합니다. 하다. 자연어 문장의 구문 분석의 경우 문장을 형태소로 분리한 후 다시 품사로 분류하지만, 프로그래밍 언어에서는 전처리 단계와 구문 트리(소스를 대상으로 하는 문자열에서 일련의 토큰을 추출하기 위해) 코드)를 사용합니다. 후처리 단계를 결합하여 구문 트리를 생성하는 일련의 처리 단계를 나타냅니다. 프로그램 언어에 대한 컴파일 작업의 경우 어휘 분석, 스캐닝, 파싱, 의미 분석, 중간 표현 생성, 코드 생성으로 구성됩니다. 구성되어 있습니다. 여기서 파싱은 인터프리터나 컴파일러에 포함된 파서가 처리하는 주요 작업으로 볼 수 있다. 구문 분석기를 파서라고 합니다. 파서는 어휘 분석 결과 얻은 일련의 토큰으로부터 구조적 구문 트리를 생성하고 구문 분석을 수행할 수 있는 일종의 프로그램입니다.