자연어 처리(NLP)에서 청킹(Chunking)은 문장을 구(phrase) 단위로 나누는 작업을 의미합니다. 주로 명사구(NP), 동사구(VP), 전치사구(PP)와 같은 구문적으로 연관된 단위로 분할합니다. 청킹은 품사 태깅(POS Tagging)과 전체 구문 분석(Full Parsing)의 중간 단계에 해당하며, 얕지만 유용한 문장 구조 정보를 제공합니다.

주요 특징:

• 얕은 구문 분석(Shallow Parsing): 전체 문장 구조를 계층적으로 분석하지 않고, 단순한 구 단위 묶음만 식별합니다.

• 구 검출(Phrase Detection): “the red car”처럼 함께 작동하는 단어 그룹(구)을 식별하는 데 집중합니다.

• 품사 태그 활용(Uses POS Tags): 각 단어의 품사 태그를 기반으로 구의 경계를 판단합니다.

• BIO 태깅 방식(BIO Tagging Scheme): 구의 시작(B), 내부(I), 외부(O)를 표시하는 BIO 태그를 사용하여 구 경계를 구분합니다.

예시: 

문장:
“The quick brown fox jumps over the lazy dog.”

청킹 결과 예시:
[NP The quick brown fox] [VP jumps] [PP over] [NP the lazy dog]

활용 분야: 

• 정보 추출(Information Extraction): 인물, 날짜, 장소 등 의미 있는 구를 찾아 후속 작업에 활용

• 질문 응답 시스템(Question Answering): 답 후보에서 핵심 구를 분리해 정확도 향상

• 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER): NER 정확도를 높이기 위한 전처리 과정으로 사용

• 문법 교정 및 문장 단순화: 문장 구조를 파악해 더 나은 재작성이나 교정을 지원

중요성 

청킹은 문장 구조를 효율적이고 단순하게 표현하는 방법입니다.
전체 구문 분석보다 가볍게 문장 구조를 이해할 수 있어, 기본적인 구문 정보만 필요한 작업에서 매우 유용합니다.
복잡한 문법 분석이 필요 없는 많은 NLP 과제에서 구문 단위의 정보 추출을 빠르고 안정적으로 제공해주는 핵심 기법입니다.