باختصار
تحليل المكوّنات (Constituency Parsing) هو تفكيك الجملة إلى قطع نحوية أصغر تُسمّى «مكوّنات» (Constituents)، كما تفكّك لعبة تركيب لترى كيف بُنيت.
بالتفصيل
بحسب مسرد Google، الفائدة أن جزءًا لاحقًا من النظام، مثل نموذج Natural Language Understanding (فهم اللغة الطبيعية)، يتعامل مع المكوّنات بسهولة أكبر من الجملة كاملة.
والتقسيم متدرّج: الجملة إلى مكوّنات كبيرة، وكل مكوّن إلى أصغر، حتى تصل إلى الكلمات. والنتيجة شجرة، لو رسمتها لتذكّرت حصص الإعراب في المدرسة.
مثال عملي
مثال من المسرد: My friend adopted two cats. (تبنّى صديقي قطّتين).
- My friend: عبارة اسمية.
- adopted two cats: عبارة فعلية.
ثم تنقسم العبارة الفعلية:
- adopted: فعل.
- two cats: عبارة اسمية أخرى.
وبالعربية: «تبنّى صديقي قطّتين» تنقسم إلى «صديقي» و«تبنّى قطّتين»، ثم إلى «تبنّى» و«قطّتين». وحين يعرف النظام أين تقع «قطّتين» في الشجرة، يسهل عليه أن يجيب: ماذا تبنّى صديقك؟
مصطلحات مرتبطة
- NLP (Natural Language Processing) — معالجة اللغة الطبيعية.
- Crash Blossom — الجملة الملتبسة.
- N-gram — المتتابعة النصّية.
- Tokenizer — المُقطِّع.
المصادر: Google ML Glossary
