Stanford依存句法关系解释
自然语言处理中常见的句法分析工具(五)
自然语言处理(NLP)是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科,旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在NLP领域中,句法分析是一个重要的工具,它帮助计算机理解语句的结构和语法规则。
本文将介绍一些常见的句法分析工具,以及它们的应用和优缺点。
1. 依存句法分析依存句法分析是一种基于语法结构的句法分析方法,它通过分析句子中词与词之间的依存关系来理解句子的结构。
依存句法分析工具常用的有Stanford Parser、SpaCy和Google SyntaxNet。
Stanford Parser是一个开源的句法分析器,能够分析句子中词与词之间的依存关系,形成一棵依存树。
SpaCy是另一个流行的句法分析工具,它提供了快速而准确的句法分析功能。
Google SyntaxNet是谷歌公司开发的一种依存句法分析工具,具有较高的准确性和效率。
2. 短语结构句法分析与依存句法分析相比,短语结构句法分析更加关注句子中的短语结构和语法规则。
常见的短语结构句法分析工具包括Stanford Parser、Berkeley Parser和OpenNLP。
Stanford Parser不仅支持依存句法分析,还提供了短语结构句法分析功能。
Berkeley Parser是一个基于统计模型的句法分析器,它能够自动学习语法规则和短语结构。
OpenNLP是一个开源的自然语言处理工具包,其中包含了短语结构句法分析器。
3. 基于神经网络的句法分析随着深度学习的发展,基于神经网络的句法分析方法逐渐成为研究热点。
许多研究人员利用神经网络模型来进行句法分析,取得了不错的效果。
目前,基于神经网络的句法分析工具主要包括SyntaxNet和Parsey McParseface。
SyntaxNet是谷歌公司开发的基于神经网络的句法分析工具,它能够在大规模语料上进行高效的句法分析。
Parsey McParseface是基于SyntaxNet的一个预训练模型,它在标准的句法分析基准测试中取得了非常好的成绩。
依存句法 文本相似度
依存句法文本相似度
依存句法是一种用于描述句子结构的方法,它通过分析句子中各个成分之间的关系来确定每个词的语法角色。
在文本相似度计算中,依存句法可以作为一种有用的特征提取方法,因为它能够捕捉到句子中的语义信息和结构信息。
具体来说,我们可以将一个句子转换成一棵依存树,然后计算出这棵树中各个节点之间的相似度。
这些相似度可以用来表示整个句子的相似度。
例如,如果两个句子中有多个相同的子树结构,那么它们很可能是相似的。
除了基于依存树的方法外,还有其他一些基于依存句法的特征提取方法,如词向量模型和词袋模型等。
这些方法都可以用于计算文本相似度,但是它们的适用场景和效果可能会有所不同。
总之,依存句法是一种非常有用的自然语言处理技术,它可以帮助我们更好地理解和分析文本数据。
在文本相似度计算中,依存句法可以作为一种有效的特征提取方法,从而提高计算的准确性和效率。
stanford nlp 用法-概述说明以及解释
stanford nlp 用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文的主题——Stanford NLP,并提供一些背景信息。
Stanford NLP是由斯坦福大学自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)小组开发的一套自然语言处理工具包。
它提供了丰富的功能和算法,能够帮助研究人员和开发者进行文本分析、语言理解和信息提取等任务。
自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支,涉及了对人类语言的理解和生成。
随着互联网和数字化时代的到来,海量的文本数据成为了研究和应用的宝贵资源。
然而,人类语言的复杂性和多样性给文本处理带来了挑战。
Stanford NLP应运而生,旨在利用先进的技术和算法帮助研究人员和开发者解决这些挑战。
在本文中,我们将探讨Stanford NLP的主要功能和用途。
首先,我们将介绍Stanford NLP的简介,包括其目标和诞生背景。
然后,我们将详细讨论Stanford NLP在各个领域的应用,包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
最后,我们将总结Stanford NLP的应用优势,并展望其未来的发展潜力。
在阅读本文之前,读者需要对自然语言处理的基本概念有一定的了解,同时,具备一定的编程和机器学习知识也将有助于更好地理解本文。
本文将从大的框架上介绍Stanford NLP的用法,并提供一些具体的实例和应用场景,以帮助读者更好地理解和使用Stanford NLP。
接下来,让我们深入探索Stanford NLP的世界,了解它的用途和优势,并展望它在自然语言处理领域的未来发展。
文章结构部分的内容可以如下所示:1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分(Section 1)首先概述了本文的主题和目的,然后简要介绍了Stanford NLP的概念及其在自然语言处理领域的重要性。
接下来,给出了本文的整体结构安排。
正文部分(Section 2)详细介绍了Stanford NLP的应用。
依存句法 文本相似度
依存句法文本相似度依存句法:文本相似度依存句法(Dependency Parsing)是自然语言处理中的一项重要任务,它对句子的结构进行分析和描述,将单词之间的依赖关系表示为一棵依存句法树。
文本相似度是指两个或多个文本之间的语义相似程度,是自然语言处理中的一个关键问题。
本文将介绍依存句法及其在文本相似度计算中的应用。
一、依存句法基础依存句法是一种描述句子结构的形式化表示方法,它建立了句子中单词之间的关系。
与短语结构语法不同,依存句法关注的是单词之间的依赖关系而非短语的组合。
依存句法树以一个根节点开始,每个单词都有一个或多个父节点,表示其与其他单词的依赖关系。
通过分析依存关系,我们可以获得句子中单词之间的语义和句法信息。
二、依存句法在文本相似度计算中的应用依存句法在文本相似度计算中发挥着重要作用,它能够捕捉句子结构和语义信息,并为后续的特征提取和模型构建提供基础。
1. 文本预处理依存句法分析可以作为文本预处理的一环,用于提取句子的语法结构和关键信息。
通过将句子表示为依存句法树,可以减少无关信息的干扰,从而更好地把握句子的语义和结构。
2. 特征提取依存句法树可以作为特征提取的一种手段,通过提取树的拓扑结构和节点特征,构建文本的表示向量。
这些特征可以用于计算文本之间的相似度,包括基于关键词的相似度、基于结构的相似度等。
3. 句法解析依存句法分析结果可以用于对齐两个或多个文本之间的相似结构。
在文本匹配任务中,可以根据两个句子的依存句法树,找到相同的子结构或相似的句法模式,从而判断两个句子的相似度。
三、依存句法相似度计算方法在依存句法相似度计算中,主要有两种方法:基于树的相似度计算和基于节点的相似度计算。
1. 基于树的相似度计算基于树的相似度计算方法主要考虑两个句子的结构和拓扑关系。
通过计算两个树的结构相似度、节点匹配度和变换操作的编辑代价,可以得到两个句子的相似度。
2. 基于节点的相似度计算基于节点的相似度计算方法主要考虑两个句子的节点特征和依存关系。
自然语言处理中的依存句法分析工具介绍
自然语言处理中的依存句法分析工具介绍自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是计算机科学与人工智能领域的重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP领域中,依存句法分析是一项关键技术,它可以帮助计算机理解句子中单词之间的依存关系。
依存句法分析是指通过分析句子中单词之间的依存关系,来构建一个句法树或依存图。
这种分析方法能够帮助我们把握句子的结构和语义,进而为其他自然语言处理任务提供基础支持,比如机器翻译、信息抽取、问答系统等。
在依存句法分析的研究和应用中,有许多开源的工具和库可供选择。
其中,最常用的包括Stanford Parser、spaCy、CoreNLP等。
Stanford Parser是由斯坦福大学自然语言处理小组开发的一款强大的依存句法分析工具。
它提供了多种语言的支持,并且具有高度准确的分析能力。
Stanford Parser的算法基于统计和机器学习方法,结合了依存关系的标签和概率信息,能够生成准确的依存句法分析结果。
此外,Stanford Parser还提供了用户友好的界面和API,方便开发者进行二次开发和集成。
spaCy是另一款备受欢迎的依存句法分析工具。
它是用Python编写的高性能自然语言处理库,提供了丰富的功能和易于使用的接口。
spaCy不仅支持依存句法分析,还包括分词、词性标注、命名实体识别等功能。
它的依存句法分析模型基于神经网络,具有较高的准确性和效率。
spaCy还支持多种语言,可以满足不同项目的需求。
CoreNLP是斯坦福大学开发的另一个强大的自然语言处理工具包,它提供了一系列NLP任务的解决方案,包括依存句法分析。
CoreNLP具有良好的可扩展性和灵活性,可以轻松处理大规模文本数据。
它支持多种语言,并且提供了Java和Python等编程语言的接口,方便开发者进行集成和定制。
除了上述工具之外,还有一些其他的依存句法分析工具可供选择,比如Berkeley Parser、MaltParser等。
hanlp学习七:依存句法分析
hanlp学习七:依存句法分析⼀概念:从属词:⼀个词修饰另⼀个词⽀配词:被修饰的词语依存关系:从属词与⽀配词间语法关系依存句法树:将⼀个句⼦中所有词语的依存关系以有向的形式表⽰出来,就会得到⼀颗树依存句法树库:由⼤量⼈⼯标注的依存句法树组成的语料库依存句法分析:分析句⼦的依存语法的⼀种中⾼级NLP⼈物,其输⼊通常是词语与词性,输出则是⼀棵依存句法树。
⼆基于转移的依存句法分析流程:将⼀棵依存句法树的构建过程表⽰为两个动作,如果机器学习模型能够根据句⼦的某些特征准确预测这些动作,那么计算机能够根据这些动作拼装出正确的依存句法树了。
这种拼装动作称为转移a.确定转移系统转移系统(虚拟机器)根据⾃⼰的状态和输⼊的单词预测下⼀步要执⾏的移动动作,最后根据转移动作拼装句法树转移系统主要负责制定所有可执⾏的动作以及相应的条件b.特征提取有了特征之后,转移系统的⼀个状态就被表⽰为⼀个稀疏的⼆进制向量c.规范:将语料库中的依存句法树转换为正确的转移动作序列,以供机器学习c.分类器预测转移动作三代码:训练模型# -*- coding:utf-8 -*-# Author: hankcs# Date: 2019-02-11 23:18# 《⾃然语⾔处理⼊门》12.5.1 训练模型# 配套书籍:/book.php# 讨论答疑:https:///from pyhanlp import *import zipfileimport osfrom pyhanlp.static import download, remove_file, HANLP_DATA_PATHdef test_data_path():"""获取测试数据路径,位于$root/data/test,根⽬录由配置⽂件指定。
:return:"""data_path = os.path.join(HANLP_DATA_PATH, 'test')if not os.path.isdir(data_path):os.mkdir(data_path)return data_pathdef ensure_data(data_name, data_url):root_path = test_data_path()dest_path = os.path.join(root_path, data_name)if os.path.exists(dest_path):return dest_pathif data_url.endswith('.zip'):dest_path += '.zip'download(data_url, dest_path)if data_url.endswith('.zip'):with zipfile.ZipFile(dest_path, "r") as archive:archive.extractall(root_path)remove_file(dest_path)dest_path = dest_path[:-len('.zip')]return dest_pathKBeamArcEagerDependencyParser = JClass('com.hankcs.hanlp.dependency.perceptron.parser.KBeamArcEagerDependencyParser') CTB_ROOT = ensure_data("ctb8.0-dep", "/corpus/ctb8.0-dep.zip")CTB_TRAIN = CTB_ROOT + "/train.conll"#训练集CTB_DEV = CTB_ROOT + "/dev.conll"# 开发集CTB_TEST = CTB_ROOT + "/test.conll"# 词聚类问件CTB_MODEL = CTB_ROOT + "/ctb.bin"# 模型BROWN_CLUSTER = ensure_data("wiki-cn-cluster.txt", "/corpus/wiki-cn-cluster.zip")if__name__ == '__main__':parser = KBeamArcEagerDependencyParser.train(CTB_TRAIN, CTB_DEV, BROWN_CLUSTER, CTB_MODEL)print(parser.parse("⼈吃鱼"))score = parser.evaluate(CTB_TEST)print("UAS=%.1f LAS=%.1f\n" % (score[0], score[1]))意见抽取例⼦# -*- coding:utf-8 -*-# Author: hankcs# Date: 2019-06-02 18:03# 《⾃然语⾔处理⼊门》12.6 案例:基于依存句法树的意见抽取# 配套书籍:/book.php# 讨论答疑:https:///from pyhanlp import *CoNLLSentence = JClass('com.hankcs.hanlp.corpus.dependency.CoNll.CoNLLSentence')CoNLLWord = JClass('com.hankcs.hanlp.corpus.dependency.CoNll.CoNLLWord')IDependencyParser = JClass('com.hankcs.hanlp.dependency.IDependencyParser')KBeamArcEagerDependencyParser = JClass('com.hankcs.hanlp.dependency.perceptron.parser.KBeamArcEagerDependencyParser') def main():parser = KBeamArcEagerDependencyParser()tree = parser.parse("电池⾮常棒,机⾝不长,长的是待机,但是屏幕分辨率不⾼。
使用StanfordParser进行句法分析
使⽤StanfordParser进⾏句法分析⼀、句法分析1、定义 句法分析判断输⼊的单词序列(⼀般为句⼦)的构成是否合乎给定的语法,并通过构造句法树来确定句⼦的结构以及各层次句法成分之间的关系,即确定⼀个句⼦中的哪些词构成⼀个短语,哪些词是动词的主语或宾语等问题。
2、主流技术 基于统计的⽅法是现阶段句法分析的主流技术。
常见的概率句法分析模型包括概率上下⽂⽆关模型、基于历史的句法分析模型、层次化渐进式的句法分析模型和中⼼词驱动的句法分析模型。
综合多种模型⽽实现的句法分析器种类繁多,⽬前在开源中⽂句法分析器中⽐较具有代表性有Stanford parser和Berkeley parser。
前者基于因⼦模型,后者基于⾮词汇化分析模型。
3、应⽤领域 随着⾃然语⾔应⽤的⽇益⼴泛,特别是对⽂本处理需求的进⼀步增加,句法分析的作⽤愈加突出,它在机器翻译、信息检索与抽取、问答系统、语⾳识别等研究领域中都有重要的应⽤价值。
⼆、Stanford Parser1、简介Stanford parser 是由斯坦福⼤学⾃然语⾔处理⼩组开发的开源句法分析器,是基于概率统计句法分析的⼀个 JAVA 实现。
分析器⽬前提供了5个中⽂⽂法。
2、优点①既是⼀个⾼度优化的概率上下⽂⽆关⽂法和词汇化依存分析器,也是⼀个词汇化上下⽂⽆关⽂法分析器。
②基于权威可靠的宾州树库(Penn Treebank)作为分析器的训练数据,⽬前已⾯向英⽂、中⽂、德⽂、阿拉伯⽂、意⼤利⽂、保加利亚⽂、葡萄⽛⽂等语种提供句法分析功能。
③提供了多样化的分析输出形式,除句法分析树输出外,还⽀持分词和词性标注⽂本输出、短语结构树输出、斯坦福依存关系输出等。
④分析器内置了分词⼯具、词性标注⼯具、基于⾃定义树库的分析器训练⼯具等句法分析辅助程序。
⑤通过设置不同的运⾏参数,可实现句法分析模型选择、⾃定义词性标记集、⽂本编码设置和转换、语法关系导⼊和导出等功能的定制。
三、使⽤Stanford Parser教程(⼀)IDE中运⾏1. 在Stanford官⽅⽹站下载最新安装包2. 解压下载后的zip包stanford-parser-full-2015-12-09.zip,⾥⾯会有数据,依赖包以及demo,还有相关的source code和java doc3. 使⽤Eclipse创建项⽬,名为stanfordparser,在build path中引⼊stanford-parser-3.6.0-models.jar,stanford-parser.jar,slf4j-simple.jar,slf4j-api.jar4.从步骤2中解压的⽂件中把ParserDemo.java和ParserDemo2.java和data⽂件夹都复制到Eclipse项⽬中。
中文依存句法分析概述及应用
中⽂依存句法分析概述及应⽤句法分析是⾃然语⾔处理领域的⼀个关键问题,如能将其有效解决,⼀⽅⾯,可对相应树库构建体系的正确性和完善性进⾏验证;另⼀⽅⾯,也可直接服务于各种上层应⽤,⽐如搜索引擎⽤户⽇志分析和关键词识别,⽐如信息抽取、⾃动问答、机器翻译等其他⾃然语⾔处理相关的任务。
短语结构和依存结构是⽬前句法分析中研究最⼴泛的两类⽂法体系。
这⾥先⼤概介绍下依存结构。
依存⽂法最早由法国语⾔学家L.Tesniere在其著作《结构句法基础》(1959年)中提出,对语⾔学的发展产⽣了深远的影响,特别是在计算语⾔学界备受推崇。
依存语法通过分析语⾔单位内成分之间的依存关系揭⽰其句法结构,主张句⼦中核⼼动词是⽀配其它成分的中⼼成分,⽽它本⾝却不受其它任何成分的⽀配,所有受⽀配成分都以某种依存关系从属于⽀配者。
在20世纪70年代,Robinson提出依存语法中关于依存关系的四条公理,在处理中⽂信息的研究中,中国学者提出了依存关系的第五条公理,如下:1、⼀个句⼦中只有⼀个成分是独⽴的;2、其它成分直接依存于某⼀成分;3、任何⼀个成分都不能依存与两个或两个以上的成分;4、如果A成分直接依存于B成分,⽽C成分在句中位于A和B之间,那么C或者直接依存于B,或者直接依存于A和B之间的某⼀成分;5、中⼼成分左右两⾯的其它成分相互不发⽣关系。
句⼦成分间相互⽀配与被⽀配、依存与被依存的现象普遍存在于汉语的词汇(合成语)、短语、单句、复合直到句群的各级能够独⽴运⽤的语⾔单位之中,这⼀特点为依存关系的普遍性,依存句法分析可以反映出句⼦各成分之间的语义修饰关系,它可以获得长距离的搭配信息,并与句⼦成分的物理位置⽆关。
附:LTP依存分析模块所使⽤的依存关系标记含义 ()依存关系标记(共24个)定中关系ATT(attribute)数量关系QUN(quantity)并列关系COO(coordinate)同位关系APP(appositive)前附加关系LAD(left adjunct)后附加关系RAD(right adjunct)动宾关系VOB(verb-object)介宾关系POB(preposition-object)主谓关系SBV(subject-verb)⽐拟关系SIM(similarity)核⼼HED(head)连动结构VV(verb-verb)关联结构CNJ(conjunctive)语态结构MT(mood-tense)独⽴结构IS(independent structure)状中结构ADV(adverbial)动补结构CMP(complement)“的”字结构DE“地”字结构DI“得”字结构DEI“把”字结构BA“被”字结构BEI独⽴分句IC(independent clause)依存分句DC(dependent clause)关于中⽂句法分析的应⽤,⼯业界我知道的百度和雅虎都有尝试,百度的query分析,雅虎利⽤句法信息做多粒度切词等等。
依存句法分析方法综述
依存句法分析方法综述作者:杨振鹏来源:《无线互联科技》2018年第22期摘要:近年来,自然语言处理发展迅速,依存句法分析作为自然语言处理的重要组成部分,成了句法分析研究的热点问题。
目前较为成熟的依存句法分析方法有4种:生成式句法分析模型、判别式句法分析模型、决策式句法分析模型和约束满足句法分析模型。
文章详细介绍了4种句法分析模型的原理,并对模型算法进行了对比分析。
关键词:依存句法分析;生成式句法分析模型;判别式句法分析模型;决策式句法分析模型;约束满足句法分析模型语法理论是任何一种句法分析的基础。
现有的语法体系中,用两个词之间的依存关系来描述依存语法的语言结构。
依存语法的结构将谓词作为研究的中心,并且表层句法结构的条件及状况由深层语义的结构来体现,谓词的词类由谓词与体词之间的同现关系来划分。
依存语法具有易于理解、便于词性标注、形式简洁清晰等优势,受到了许多学者的关注。
目前,许多研究人员在自然语言处理领域中应用了依存语法,促进了依存句法分析方法的发展。
1 依存句法分析的研究现状1.1 英语依存句法分析现状短语结构的句法分析一直是英语的句法分析的主要工作,而依存句法的研究开展则相对滞后。
Melchuk在1988年全面系统的研究了英语的依存语法理论,Eisner[1]在1997年最先提出了树库转化的思想,依存树库通过短语树库转化得到,并进行了相关的转化实验。
Eisner在数据转换时对含连词的句子进行过滤,其余的句子使用规则进行自动转换,得到了90.1%的依存正确率。
依存句法分析吸引了越来越多的研究者加入,他们对英语的依存体系进行了完善。
在实践方面,Yamada等[2]使用支持向量机的方法进行短语结构的转换,主要是对Penn Treebank中的句子进行转换,获得了90.5%的正确率。
在此基础上,Nivre和McDonald进一步深入研究了英语的依存分析工作,促进了英语依存分析的发展。
近几年,许多学者对联合模型表现出了极大的兴趣,并进行了相关联合模型的研究。
Java的自然语言处理实现文本分析和语义理解
Java的自然语言处理实现文本分析和语义理解自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是人工智能领域的重要研究方向之一,它涉及计算机处理和理解人类语言的能力。
而Java作为一种广泛应用于软件开发的编程语言,在NLP领域也有着出色的表现。
本文将介绍Java在实现文本分析和语义理解方面的应用。
1. 文本分析文本分析是NLP领域中最基础也是最关键的任务之一,主要涉及从给定的文本中提取出有用的信息和知识。
Java提供了丰富的工具和库,可供开发人员进行文本分析的实现。
1.1 分词分词是文本分析的第一步,它将连续的文本序列划分为有意义的词语。
Java中的分词工具包括Lucene、HanLP、Stanford CoreNLP等。
通过调用这些工具,可以实现对中文、英文等语言的分词操作,并将文本转化为词语序列,为后续的处理提供基础。
1.2 词性标注词性标注是对分词结果进行进一步的语法分析,用于确定每个词语的词性。
Java中的开源库如Stanford CoreNLP、LingPipe等提供了强大的词性标注功能,可以帮助开发人员分析文本中每个词语的语法角色和含义。
1.3 关键词提取关键词提取是从文本中抽取出最具有代表性和重要性的词语。
Java中的词频统计算法和TF-IDF算法等都可以用于关键词提取。
这些算法可根据词语在文本中的出现频率或在整个语料库中的重要性进行排序,从而选择出关键词。
2. 语义理解语义理解是NLP领域中一个更复杂和深入的任务,涉及对文本的深层次理解和推理能力。
Java提供了一些强大的工具和框架,可以实现语义理解的功能。
2.1 语义角色标注语义角色标注是对句子中的核心词和语义角色之间的关系进行识别和分析。
例如,句子中的主语、宾语、谓语等语义角色。
Java中的Stanford CoreNLP等工具可以实现语义角色标注,帮助开发人员了解句子中不同词语之间的语义关系。
自然语言处理的核心技术
自然语言处理的核心技术自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科,旨在实现人机之间自然的语言交互。
NLP的发展离不开一系列核心技术的支持,这些技术包括词法分析、句法分析、语义分析、文本分类和机器翻译等。
本文将分别介绍这些核心技术的基本概念和应用。
一、词法分析词法分析是对文本进行基本分词和词性标注的过程,它是NLP的基础步骤。
在词法分析中,文本数据被分解为一组词(Token)或标记(Token),每个词或标记都具有特定的含义和词性。
常见的词法分析工具有Stanford NLP、NLTK和jieba等。
词法分析在信息提取、文本挖掘和问答系统等领域有着重要的应用。
二、句法分析句法分析是对句子的结构进行解析和分析的过程,它研究的是句子中词汇之间的依存关系和语法结构。
句法分析可以帮助理解句子的意义和语法含义,对于机器翻译、问答系统和自动摘要等任务起到关键作用。
常见的句法分析方法包括基于规则的语法分析和基于统计的语法分析。
三、语义分析语义分析是对文本的意义进行理解和推理的过程,它研究的是句子或文本的语义信息,包括词义消歧、语义角色标注和文本蕴含等。
语义分析的目标是理解文本的真实含义,使机器能够准确地理解和处理语义信息。
常见的语义分析技术有词义消歧方法、语义角色标注模型和神经网络模型等。
四、文本分类文本分类是将文本自动分类到预定义类别的过程,它是NLP中最常见的任务之一。
文本分类广泛应用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类和信息检索等领域。
常见的文本分类算法有朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习模型等。
五、机器翻译机器翻译是将一种自然语言自动转化为另一种自然语言的过程,它是NLP的重要应用之一。
机器翻译系统可以将源语言文本自动翻译成目标语言文本,解决跨语言交流和文本翻译的需求。
常见的机器翻译方法有统计机器翻译、神经网络翻译和混合翻译等。
依存语法和机器翻译
语言文字应用1997年第3期(总第23期)依存语法和机器翻译刘海涛 提要 回顾了依存语法的发展过程,介绍了依存语法的基本原则和构建方法,比较了短语结构语法与依存语法的异同以及它们在机器翻译中的作用,说明了依存语法与配价语法的关系。
认为依存语法在自然语言的计算机处理中有着重要的作用。
一 Tesni ère 和依存语法理论的产生虽然语法依存和动词中心论的概念古已有之,但一般认为现代依存语法理论的创立者是法国语言学家Lucien Tesni ère (特思尼耶尔,1893—1954)。
他的主要思想反映在1959年出版的《结构句法基础》一书中,事实上,早在1934年,特思尼耶尔就发表了阐述依存语法基本观点的论文。
特思尼耶尔的《结构句法基础》和其他著作对于语言学的特殊价值在于,它们是建立于对人类语言进行广泛对比研究的基础之上的,这与目前某些语言学者仅仅通过一种语言的研究而得出语言普遍现象的方法迥然不同。
特思尼耶尔本身掌握多种古典与现代语言,这使得他的许多发现和理论相似于今天的语言类型和语言共性研究的成果。
特思尼耶尔的本意是建立一门跨越各国语言界限、客观揭示人类语言内在规律的句法理论。
特思尼耶尔所用的术语“结构句法”与今天我们用的“依存语法”指的是一回事。
《结构句法基础》可分为三个主要部分:La connexion (联系或依存),La jonction (组合),La translation (转移或词类转换)。
作者说:“联系、组合和转移是概括一切结构句法现象的三大核心。
”遗憾的是特思尼耶尔对什么是结构句法(依存语法)未作正面的定义,我们对于这一概念的理解只能从他对其他问题的论述得出。
周国光将配价(依存)语法定义为:“一种结构语法。
它主要研究以谓词为中心而构句时由深层语义结构映现为表层句法结构的状况及条件,谓词与体词之间的同现关系,并据此划分谓词的词类。
”(见沈阳,1995)这一定义基本反映了依存语法的实质和核心内容。
Stanford依存句法关系解释
ROOT:要处理文本的语句IP:简单从句NP:名词短语VP:动词短语PU:断句符,通常是句号、问号、感叹号等标点符号LCP:方位词短语PP:介词短语CP:由‘的’构成的表示修饰性关系的短语DNP:由‘的’构成的表示所属关系的短语ADVP:副词短语ADJP:形容词短语DP:限定词短语QP:量词短语NN:常用名词NR:固有名词NT:时间名词PN:代词VV:动词VC:是CC:表示连词VE:有VA:表语形容词AS:内容标记(如:了)VRD:动补复合词CD: 表示基数词DT: determiner 表示限定词EX: existential there 存在句FW: foreign word 外来词IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词JJR: adjective, comparative 形容词比较级JJS: adjective, superlative 形容词最高级LS: list item marker 列表标识MD: modal auxiliary 情态助动词PDT: pre-determiner 前位限定词POS: genitive marker 所有格标记PRP: pronoun, personal 人称代词RB: adverb 副词RBR: adverb, comparative 副词比较级RBS: adverb, superlative 副词最高级RP: particle 小品词SYM: symbol 符号TO:”to”as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记WDT: WH-determiner WH限定词WP: WH-pronoun WH代词WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词WRB:Wh-adverb WH副词关系表示abbrev: abbreviation modifier,缩写acomp: adjectival complement,形容词的补充;advcl : adverbial clause modifier,状语从句修饰词advmod: adverbial modifier状语agent: agent,代理,一般有by的时候会出现这个amod: adjectival modifier形容词appos: appositional modifier,同位词attr: attributive,属性aux: auxiliary,非主要动词和助词,如BE,HAVE SHOULD/COULD等到auxpass: passive auxiliary 被动词cc: coordination,并列关系,一般取第一个词ccomp: clausal complement从句补充complm: complementizer,引导从句的词好重聚中的主要动词conj : conjunct,连接两个并列的词。
stanfordnlpdependencies(依存关系简写表)
stanfordnlpdependencies(依存关系简写表)在stanfordnlp的中,有这么⼀句:doc.sentences[0].print_dependencies()这句话会打印出三列,第⼀列是分割出的单词,第三列是依存句法关系依存关系⼿册链接为:最新的链接为:以下为出现的依存关系简写名称描述名称描述名称描述名称描述ROOT要处理⽂本的语句NN常⽤名词EX existential there 存在句RBS adverb, superlative 副词最⾼级IP简单从句NR固有名词FW外来词RP particle ⼩品词NP名词短语NT时间名词IN介词或从属连词SYM symbol 符号VP动词短语PN代词JJ adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词TO作为介词或不定式标记PU断句符,通常是句号、问号、感叹号等标点符号VV动词JJR形容词⽐较级WDT WH-determiner WH限定词LCP⽅位词短语VC是JJS形容词最⾼级WP WH-pronoun WH代词PP介词短语CC表⽰连词LS list item marker 列表标识WP$WH-pronoun, possessive WH所有格代词CP由‘的’构成的表⽰修饰性关系的短语VE有MD modal auxiliary 情态助动词WRB Wh-adverb WH副词DNP由‘的’构成的表⽰所属关系的短语VA表语形容词PDT pre-determiner 前位限定词ADVP副词短语AS内容标记(如:了)POS genitive marker 所有格标记ADJP形容词短语VRD动补复合词PRP pronoun, personal ⼈称代词DP限定词短语CD表⽰基数词RB adverb 副词QP量词短语DT determiner 表⽰限定词RBRadverb, comparative 副词⽐较级关系表⽰名称描述名称描述名称描述名称描述abbrev abbreviation modifier,缩写complm complementizer,引导从句的词好重聚中的主要动词mwemulti-wordexpression,多个词的表⽰poss所有形式,所有格,所属acomp adjectival complement,形容词的补充conjconjunct,连接两个并列的词negnegation modifier,否定词possessivepossessivemodifieradvcl adverbial clause modifier,状语从句修饰词cop copula,系动词nnnoun compoundmodifier名词组合形式preconj preconjunctadvmod adverbial modifier状语csubj clausal subject,从主关系npadvmod noun phrase asadverbial modifier名词作状语predet前缀决定,常常是表⽰所有agent代理,⼀般有by的时候会出现这个csubjpass主从被动关系nsubj名词主语prepprepositionalmodifieramod adjectival modifier形容词dep dependent,依赖关系nsubjpass被动的名词主语prepc prepositional clausal modifierappos appositional modifier,同位词det determiner, 决定词,如冠词等num数值修饰prt动词短语attr属性dobj direct object直接宾语number组合数字punct punctuationaux auxiliary,⾮主要动词和助词,如BE,HAVE/SHOULD等expl expletive,主要是抓取there parataxis并列关系purpcl⽬的从句auxpass passive auxiliary 被动词infmod infinitival modifier,动词不定式partmod动词形式的修饰quantmod数量短语cc coordination,并列关系,⼀般取第⼀个词iobj⾮直接宾语,也就是间接宾语pcomp介词补充rcmod相关关系ccomp clausal complement从句补充mark marker,主要出现在有“that”或者“whether”“because”pobj介词的宾语最重要的词,从它开始,根rel relative root最重要的词,从它开始,根tmod temporal modifier节点xsubj controlling subject 掌控者xcomp open clausal complement ref指⽰物,指代中⼼语为谓词名称描述名称描述subj主语npsubj被动型主语nsubj名词性主语csubj从句主语top主题xsubj x主语,⼀般是⼀个主语下⾯含多个从句中⼼语为谓词或介词名称描述名称描述obj宾语range间接宾语为数量词,⼜称为与格dobj直接宾语pobj介词宾语iobj间接宾语(indirect object)lobj时间介词中⼼语为谓词名称描述名称描述comp补语acomp形容词补语(adjectival complement)ccomp从句补语,⼀般由两个动词构成,中⼼语引导后⼀个动词所在的从句tcomp时间补语(temporal complement)例如遇到,以前(IP)xcomp x从句补语(xclausal complement)lccomp位置补语(localizer complement)例如占,以上中⼼语为名词名称描述名称描述名称描述名称描述mod修饰语clf类别修饰det限定词修饰,如这prep介词修饰些possm所属标记clmod从句修饰,如因为、开始pass被动修饰nmod复合名词修饰,如上海、浦东tmod时间修饰amod形容词修饰poss所属修饰plmod介词性地点修饰,如在、上rcmod关系从句修饰vmod动词修饰dvpm DVP标记asp时态标词numod数量修饰prnmod插⼊词修饰assm关联标记partmod分词修饰,如不存在ornmod序数修饰(numericneg negative modifier assmod关联修饰etc等关系modifier)中⼼语为实词名称描述名称描述conj联合(conjunct)cc连接(coordination),指中⼼词与连词,如开发,与cop系动(copula) 双指助动词其它名称描述名称描述名称描述attr属性关系,如:是mmod情态动词,如能tclaus时间从句cordmod并列联合动词ba把字关系cpm complementizer,补语化成分,⼀般指“的”引导的CP。
依存关系模型
依存关系模型一、引言依存关系模型是语言学和自然语言处理领域中的重要概念,它用于描述句子中词语之间的相互依赖关系。
在自然语言处理任务中,理解词语之间的依存关系对于分析句子的结构、语义和信息抽取等方面具有重要意义。
本文将详细介绍依存关系模型的概念、类型、应用和发展趋势等方面。
二、依存关系模型的概念依存关系模型是一种语言模型,用于描述句子中词语之间的依赖关系。
词语之间的依存关系表明了它们在句法结构上的联系,这种联系通常是基于语义的。
在依存关系模型中,每个词语都有一个依存关系指向其依赖的词语,从而形成了一个依存关系树或图。
三、依存关系的类型依存关系可以分为多种类型,每种类型都代表了词语之间特定的依赖关系。
以下是常见的依存关系类型:1.支配型:表示一个词语支配另一个词语的关系,如主谓关系、动宾关系等。
2.受动型:表示一个词语受另一个词语支配的关系,如宾语与动词的关系。
3.关联型:表示两个词语之间存在关联关系,如并列关系、转折关系等。
4.修饰型:表示一个词语修饰另一个词语的关系,如定语与中心词的关系。
每种依存关系类型都有其特定的符号表示,这些符号可以在依存关系分析中用于标注句子中的词语。
四、依存关系模型的应用依存关系模型在语言学、自然语言处理和人工智能等领域有着广泛的应用。
以下是几个主要的应用方向:1.句法分析:通过分析词语之间的依存关系,可以判断句子的结构和语义关系,从而为后续的自然语言处理任务提供支持。
2.信息抽取:利用依存关系模型可以抽取句子中的关键信息,如实体之间的关系等。
通过对大量文本进行分析,可以获取有价值的情报和知识。
3.机器翻译:通过分析源语言和目标语言句子中的依存关系,可以更准确地理解句子的语义和结构,从而生成更准确的机器翻译结果。
4.情感分析:利用依存关系模型可以分析文本中词语之间的关联和语义指向,从而判断文本所表达的情感极性(正面、负面或中性),为舆情监控、产品评价等领域提供支持。
5.问答系统:通过对问题中的依存关系进行分析,可以更准确地理解问题的语义和意图,从而为问答系统提供更加准确的答案。
句法依存树
句法依存树
句法依存树是一种用于描述句子中词与词之间的句法关系的树状结构。
每个词作为树中的一个节点,句法关系通过边来表示。
通常,句法依存树会将一个词指定为根节点,所有其他词与根节点之间都存在直接或间接的依存关系。
在句法依存树中,每个边都会指定一个依存关系类型,用于描述两个相邻的词之间的句法关系。
常见的依存关系类型包括主谓关系、动宾关系、定中关系、并列关系等等。
根据不同的语言,可能会有不同的依存关系类型。
句法依存树的一个应用是用于自然语言处理任务,如句法分析、语义角色标注、机器翻译等。
通过分析句子中的句法依存关系,可以更好地理解句子的结构和意义。
例如,对于句子"我喜欢吃水果",可以构建如下的句法依存树:
喜欢
┌------┴-----┐
我吃
└--┬─┘
水果
在这个树中,"喜欢"是根节点,"我"和"吃"分别与"喜欢"之间
存在着主谓关系、动宾关系。
泰尼埃与依存语法
泰尼埃与依存语法一、引言吕西安·泰尼埃①(Lucien Tesnière)是20世纪上半期法国著名的语言学家,他于1893年5月13日出生,1954年12月6日逝世,享年61岁。
2014年12月6日是泰尼埃逝世60周年的日子,在本文中,我们回顾泰尼埃的学术生涯,重温泰尼埃的语法理论,作为对这位著名的语言学家的纪念。
泰尼埃的主要成就是提出了“结构句法”的一般理论。
“结构句法”后人也称为“依存语法”或“从属关系语法”②。
为了提出一种普适的语法理论,他作了大量的语言对比研究,涉及的语言有古希腊语、古罗马语、罗曼语、斯拉夫语、匈牙利语、土耳其语、巴斯克语等。
泰尼埃曾在斯特拉斯堡大学和蒙彼利埃大学任教,研究斯拉夫语言和普通语言学。
1934年,他在《斯特拉斯堡大学语文系通报》(Bulletinde la FacultédesLettres de Strasbourg)上,发表了《怎样建立一种句法》(Comment construire une Syntaxe),阐述了“依存语法”的基本论点。
从1939年起,他开始写依存语法的巨著《结构句法基础》(Élément de Syntaxe Structurale),边写边改,历时十余载,一直到1950年才完成。
1954年,泰尼埃去世之后,他的朋友们整理了他的遗稿,于1959年出了《结构句法基础》的初版,1965年出了第二版。
《结构句法基础》一书篇幅近700页,有5000多个句子(短语)的语例,这些例子选自60余种语言,书中含有句法结构图式366个。
一般认为,泰尼埃是现代“依存语法”和“配价理论”的创始人。
除了《结构句法基础》一书之外,泰尼埃还编撰过一部小型的“俄语语法”(Petite grammaire russe),其他主要论文有《斯洛文尼亚语中的双数形式》(Les formes du duel en Slovene)、《用于研究斯洛文尼亚语双数形式的语言地图》(Atlas linguistique pour serviràl’étude du duel en slovènel)等等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
ROOT:要处理文本的语句IP:简单从句NP:名词短语VP:动词短语PU:断句符,通常是句号、问号、感叹号等标点符号LCP:方位词短语PP:介词短语CP:由‘的’构成的表示修饰性关系的短语DNP:由‘的’构成的表示所属关系的短语ADVP:副词短语ADJP:形容词短语DP:限定词短语QP:量词短语NN:常用名词NR:固有名词NT:时间名词PN:代词VV:动词VC:是CC:表示连词VE:有VA:表语形容词AS:内容标记(如:了)VRD:动补复合词CD: 表示基数词DT: determiner 表示限定词EX: existential there 存在句FW: foreign word 外来词IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词JJR: adjective, comparative 形容词比较级JJS: adjective, superlative 形容词最高级LS: list item marker 列表标识MD: modal auxiliary 情态助动词PDT: pre-determiner 前位限定词POS: genitive marker 所有格标记PRP: pronoun, personal 人称代词RB: adverb 副词RBR: adverb, comparative 副词比较级RBS: adverb, superlative 副词最高级RP: particle 小品词SYM: symbol 符号TO:”to”as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记WDT: WH-determiner WH限定词WP: WH-pronoun WH代词WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词WRB:Wh-adverb WH副词关系表示abbrev: abbreviation modifier,缩写acomp: adjectival complement,形容词的补充;advcl : adverbial clause modifier,状语从句修饰词advmod: adverbial modifier状语agent: agent,代理,一般有by的时候会出现这个amod: adjectival modifier形容词appos: appositional modifier,同位词attr: attributive,属性aux: auxiliary,非主要动词和助词,如BE,HAVE SHOULD/COULD等到auxpass: passive auxiliary 被动词cc: coordination,并列关系,一般取第一个词ccomp: clausal complement从句补充complm: complementizer,引导从句的词好重聚中的主要动词conj : conjunct,连接两个并列的词。
cop: copula。
系动词(如be,seem,appear等),(命题主词与谓词间的)连系csubj : clausal subject,从主关系csubjpass: clausal passive subject 主从被动关系dep: dependent依赖关系det: determiner决定词,如冠词等dobj : direct object直接宾语expl: expletive,主要是抓取thereinfmod: infinitival modifier,动词不定式iobj : indirect object,非直接宾语,也就是所以的间接宾语;mark: marker,主要出现在有“that”or “whether”“because”, “when”, mwe: multi-word expression,多个词的表示neg: negation modifier否定词nn: noun compound modifier名词组合形式npadvmod: noun phrase as adverbial modifier名词作状语nsubj : nominal subject,名词主语nsubjpass: passive nominal subject,被动的名词主语num: numeric modifier,数值修饰number: element of compound number,组合数字parataxis: parataxis: parataxis,并列关系partmod: participial modifier动词形式的修饰pcomp: prepositional complement,介词补充pobj : object of a preposition,介词的宾语poss: possession modifier,所有形式,所有格,所属possessive: possessive modifier,这个表示所有者和那个’S的关系preconj : preconjunct,常常是出现在“either”, “both”, “neither”的情况下predet: predeterminer,前缀决定,常常是表示所有prep: prepositional modifierprepc: prepositional clausal modifierprt: phrasal verb particle,动词短语punct: punctuation,这个很少见,但是保留下来了,结果当中不会出现这个purpcl : purpose clause modifier,目的从句quantmod: quantifier phrase modifier,数量短语rcmod: relative clause modifier相关关系ref : referent,指示物,指代rel : relativeroot: root,最重要的词,从它开始,根节点tmod: temporal modifierxcomp: open clausal complementxsubj : controlling subject 掌控者中心语为谓词subj —主语nsubj —名词性主语(nominal subject)(同步,建设)top —主题(topic)(是,建筑)npsubj —被动型主语(nominal passive subject),专指由“被”引导的被动句中的主语,一般是谓词语义上的受事(称作,镍)csubj —从句主语(clausal subject),中文不存在xsubj —x主语,一般是一个主语下面含多个从句(完善,有些)中心语为谓词或介词obj —宾语dobj —直接宾语(颁布,文件)iobj —间接宾语(indirect object),基本不存在range —间接宾语为数量词,又称为与格(成交,元)pobj —介词宾语(根据,要求)lobj —时间介词(来,近年)中心语为谓词comp —补语ccomp —从句补语,一般由两个动词构成,中心语引导后一个动词所在的从句(IP) (出现,纳入)xcomp —x从句补语(xclausal complement),不存在acomp —形容词补语(adjectival complement)tcomp —时间补语(temporal complement)(遇到,以前)lccomp —位置补语(localizer complement)(占,以上)—结果补语(resultative complement)中心语为名词mod —修饰语(modifier)pass —被动修饰(passive)tmod —时间修饰(temporal modifier)rcmod —关系从句修饰(relative clause modifier)(问题,遇到)numod —数量修饰(numeric modifier)(规定,若干)ornmod —序数修饰(numeric modifier)clf —类别修饰(classifier modifier)(文件,件)nmod —复合名词修饰(noun compound modifier)(浦东,上海)amod —形容词修饰(adjetive modifier)(情况,新)advmod —副词修饰(adverbial modifier)(做到,基本)vmod —动词修饰(verb modifier,participle modifier)prnmod —插入词修饰(parenthetical modifier)neg —不定修饰(negative modifier)(遇到,不)det —限定词修饰(determiner modifier)(活动,这些)possm —所属标记(possessive marker),NPposs —所属修饰(possessive modifier),NPdvpm —DVP标记(dvp marker),DVP (简单,的)dvpmod —DVP修饰(dvp modifier),DVP (采取,简单)assm —关联标记(associative marker),DNP (开发,的)assmod —关联修饰(associative modifier),NP|QP (教训,特区)prep —介词修饰(prepositional modifier)NP|VP|IP(采取,对)clmod —从句修饰(clause modifier)(因为,开始)plmod —介词性地点修饰(prepositional localizer modifier)(在,上)asp —时态标词(aspect marker)(做到,了)partmod–分词修饰(participial modifier)不存在etc —等关系(etc)(办法,等)中心语为实词conj —联合(conjunct)cop —系动(copula) 双指助动词????cc —连接(coordination),指中心词与连词(开发,与)其它attr —属性关系(是,工程)cordmod–并列联合动词(coordinated verb compound)(颁布,实行)mmod —情态动词(modal verb)(得到,能)ba —把字关系tclaus —时间从句(以后,积累)— semantic dependentcpm —补语化成分(complementizer),一般指“的”引导的CP (振兴,的)。