連成解析（れんせいせき）は、自然言語処理（NLP）の一部であり、文の構造を解析し、文中の単語や句を関連付けるプロセスです。構造と意味の関係を冷静に、その情報をコンピュータが理解できる形式に変換するのに役立ちます。

１，構文解析（Syntax Parsing）: 構文は、文の構造を解析し、文法的なルールに基づいて発言や句の切断構造を特定します。これにより、文の主語や記述語、修飾語、関係詞構文解析は通常、文法規則や依存構造を用いて行われます。依存構造解析では、単語間の依存関係を表現する木構造を生成します。

２，意味解析（Semantic Parsing）: 意味解析は、文の意味的な情報を抽出するプロセスです。これにより、文中の単語や句がどのように関連しているか、また文の意味が何であるかを理解しています意味は解析でき、自然言語の理解、質問応答、機械翻訳などのタスクは重要です。

連成は、機械学習や深層学習の技術を使って行われることが一般的です。 特にリカレントニューラルネットワーク（RNN）、長短期記憶ネットワーク（LSTM）、トランスフォーマーなどのニューラルネットワークモデルが、連成解析の改善に貢献しています。

連成解析は、テキストデータの自動概要、質問応答システムの構築、翻訳、情報検索、感情分析、テキスト管理など、さまざまな機械的自然言語処理タスクに応用されています。

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