第七章 句法分析技术
句法分析学习句子结构及语法分析方法
句法分析学习句子结构及语法分析方法句法分析学习：句子结构及语法分析方法在自然语言处理领域，句法分析（Syntax Parsing）是一项重要的任务。
它的目标是对一段自然语言文本进行分析，以识别句子的结构和语法关系。
通过句法分析，我们可以深入理解句子的意义，进而为自然语言处理任务（如问答系统、机器翻译等）提供基础支持。
本文将介绍句法分析的基本概念、句子结构以及常用的语法分析方法。
一、句法分析概述句法分析研究句子的句法结构，旨在建立句子的树形结构，并刻画词与词间的语法关系。
通过句法分析，我们可以准确地分析句子的成分和关系，为后续的语义分析和文本理解提供有力支撑。
在句法分析中，最常用的是树形表示法，即句法树。
句法树以树的形式展示句子的组织结构，根节点表示整个句子，而叶子节点表示每个单词。
通过句法树，我们可以清晰地了解词语之间的依存关系，判断句子的主谓宾结构等。
二、句子结构分析句子结构是句法分析的基础。
在分析句子结构时，我们需要了解句子的不同成分及其功能。
常见的句子结构包括主谓宾结构、主谓结构、并列结构等。
1. 主谓宾结构主谓宾结构是最常见和基本的句子结构。
它由主语、谓语和宾语组成。
主语通常是句子中的主要词，谓语表示主语的行为或状态，宾语是受到动作影响的对象。
例如：“小明吃苹果。
”中，“小明”为主语，“吃”为谓语，“苹果”为宾语。
2. 主谓结构主谓结构是指没有宾语的句子结构。
该结构中只有主语和谓语。
例如：“他睡觉。
”中，“他”为主语，“睡觉”为谓语。
3. 并列结构并列结构是指由两个或多个并列的词、短语或从句组成的句子结构。
它们之间没有主从关系，通常使用连词来连接。
例如：“我喜欢音乐，她喜欢绘画。
”中，“我喜欢音乐”和“她喜欢绘画”分别是两个并列的结构。
三、语法分析方法为了实现句法分析，研究者们提出了各种不同的语法分析方法。
以下将介绍几种常见的方法。
1. 基于规则的句法分析方法基于规则的句法分析方法是最早被提出的方法之一。
自然语言处理中的句法分析技术概述
自然语言处理中的句法分析技术概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP领域中，句法分析（Syntactic Analysis）是一项关键技术，它主要研究句子的语法结构和句子中各个成分之间的关系。
本文将概述自然语言处理中的句法分析技术。
句法分析是将自然语言文本转化为结构化形式的过程，它可以帮助计算机理解句子的语法结构，从而更好地进行语义理解和信息提取。
句法分析的目标是找出句子中的短语、成分和句法关系，并将其表示为树状结构或依存关系图。
这种结构化表示有助于计算机进行进一步的语义分析和语言生成。
在句法分析中，常用的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
基于规则的方法是最早的句法分析方法之一，它通过定义一系列语法规则来分析句子的结构。
这种方法的优点是可解释性强，但缺点是需要手动编写大量规则，且适用性较弱。
基于统计的方法则是利用大规模语料库中的统计信息来进行句法分析。
这种方法通过学习句子中的词汇和句法结构之间的统计关系，来预测句子的句法结构。
基于统计的方法通常使用机器学习算法，如最大熵模型、条件随机场等。
这种方法的优点是能够自动学习语言规律，但缺点是对大规模语料库的依赖较强。
近年来，基于深度学习的方法在句法分析中取得了显著的进展。
深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），可以自动学习句子中的上下文信息，并进行句法分析。
这种方法的优点是可以处理复杂的语法结构，但缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
句法分析的应用广泛，其中之一是在机器翻译中的应用。
通过对源语言句子进行句法分析，可以帮助机器翻译系统更好地理解句子的结构和语义，从而提高翻译质量。
句法分析
用句子成分分析法只有下面这种分法：
照片
放
大（了）
一点儿
可见，句子所表达的不同意思没法通过句 子成分分析法来加以分化。
问题四，不利于发现某些词语的用法特点。
如副词“白白”的用法特点（它只能修饰 一个复杂的动词性成分）就不可能依据句子成 分分析法加以揭示。（为什么？请大家自己想 一想） 我白白跑了一趟。 让你白白复习了一个晚上。
第三节
层次分析法
从表面看，一个句子或者句法结构是词的线 性序列，其实句子或句子结构里词与词之间结合 的松紧程度是不一样的，词和词的组合有着层次 的背景。这样说的意思是，一个句子或者句法结 构里的词和词，并不是简单地像我们人排队那样 总是相邻两个词挨次发生关系，而总是按一定的 句法规则一层一层地进行组合的。 例如：
层次分析法的内容： 层次分析，实际包含两部分内容，一是切 分，一是定性。 切分： 切分，是解决一个结构的直接组成成分到 底是哪些，换句话说，一个句子或句法结构到 底应该在什么地方切分。以 “他刚来”为例， 这个句子，从结构上说，首先该在“他”和 “刚”之间切分呢，还是该在“刚”和“来” 之间切分，这考虑的就是切分问题。
他 刚 来。
他 刚 来。
这句话只包含“他”、“刚”、“来”三个 词，这三个词挨次相邻，形成一个线性序列。“ 刚”和“他” ，“刚”和“来”从线性排列的 角度看是等距离的，但在语法上“刚”跟“他” 不发生直接的关系，“刚”先跟“来”发生直接 的关系，然后“刚来”再跟“他”发生关系。显 然，从内部句法构造看，呈现一种层次构造－－ 先“刚”跟“来”构成修饰关系，然后“刚来” 合起来再跟“他”构成主谓关系。这种层次构造 可以图示如下：
朱德熙先生的看法： 朱德熙先生认为，不能简单地把它看作是一种 分析方法，面应把它看作一种分析原则，因为方法 是可用可不用的，而原则是必须遵守的。
语言学中的句法分析
语言学中的句法分析语言是人类最重要的交流工具之一，它通过词汇和语法来传达思想和意义。
在语言学中，句法分析是一项重要的研究领域，旨在理解和描述句子的结构和组成成分。
本文将介绍句法分析的基本概念和方法，并探讨其在语言学和人工智能领域的应用。
一、句法分析的基本概念句法分析是研究句子结构的学科，它关注句子中的词汇和它们之间的关系。
在句法分析中，句子被看作是由词汇和短语组成的，而这些词汇和短语之间的关系可以通过语法规则来描述。
句法分析的目标是确定句子的句法结构，即句子中各个成分之间的关系和层次。
二、句法分析的方法句法分析有多种方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是最早的句法分析方法之一，它通过定义一系列语法规则来分析句子的结构。
这些规则可以是基于语言学知识的，也可以是基于实际语料库的。
基于统计的方法则是通过分析大量的语料库数据来学习句子的结构和语法规则。
这些方法使用统计模型来预测句子中不同成分之间的关系。
基于机器学习的方法则是将机器学习算法应用于句法分析任务中，通过训练模型来预测句子的句法结构。
三、句法分析的应用句法分析在语言学和人工智能领域有着广泛的应用。
在语言学中，句法分析可以帮助研究者理解不同语言的句法结构和语法规则。
通过分析句子的句法结构，语言学家可以揭示出不同语言之间的共性和差异，进一步探索语言的本质和演化。
在人工智能领域，句法分析是自然语言处理和机器翻译等任务的基础。
通过对句子的句法结构进行分析，计算机可以更好地理解和处理自然语言，从而实现自动翻译、问答系统等人机交互的应用。
四、句法分析的挑战和发展尽管句法分析在理论和应用方面取得了一些进展，但仍然面临着一些挑战。
首先，不同语言之间的句法结构和语法规则存在差异，这给跨语言句法分析带来了困难。
其次，句法分析需要处理大量的语言数据，包括语料库和语法规则，这对计算资源和算法效率提出了要求。
此外，句法分析还需要解决歧义和多义性等问题，以确保准确分析句子的结构。
句法分析
句法分析句法分析，作为自然语言处理领域的核心技术之一，主要研究句子内部的语法结构关系以及句子之间的语法关系。
它通过分析句子中的词汇、词性、句法树等要素，帮助人们理解句子的意义和组织结构。
本文将介绍句法分析的基本概念、常见方法以及在自然语言处理中的应用。
句法分析是自然语言处理中的重要任务之一，它对于理解自然语言文本具有重要意义。
在句法分析过程中，常用的方法有基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是根据语法规则来进行句法分析，它需要人工编写一系列的语法规则。
而基于统计的方法则是利用大规模语料库进行训练，通过统计模型来进行句法分析。
句法分析在自然语言处理领域有着广泛的应用。
其中，句法分析在机器翻译中起到了至关重要的作用。
通过句法分析，可以有效地对源语言句子进行结构化表示，从而更好地进行翻译。
此外，在信息检索、问答系统、文本分类等领域中，句法分析也发挥着重要的作用。
通过对文本进行句法分析，可以帮助计算机更好地理解文本的意思，从而实现更精准的信息抽取和语义推理。
在句法分析的研究中，有许多经典的算法和模型。
其中，最为常见的句法分析算法有基于规则的上下文无关文法（Context-Free Grammar，CFG）、依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）等。
这些算法和模型在句法分析任务中各有优劣，适用于不同的应用场景。
例如，成分句法分析更适用于处理形式更加标准化的新闻文本，而依存句法分析则更适用于处理更为自由化的口语文本。
在实际应用中，句法分析面临着一些挑战和困难。
首先，句法分析需要准确地识别和标注词性，但词性标注的准确率会对句法分析的性能产生很大影响。
其次，句法分析还需要处理歧义性的问题，如歧义词的处理和多义词的消歧，这需要更深入的语义理解。
此外，句法分析还需要处理非标准化的文本，如网络文本、口语文本等，这对于模型的泛化能力提出了更高的要求。
c7 句法模式识别 模式识别课程 武汉大学
句 法 模 式 识 别
遥感信息工程学院
第 七 章
§ 7.1、形式语言基础和文法
①
aB→abS→abaB→abab
② ③ ④
⑦
①
⑥
句 法 模 式 识 别
abbA→abba ① ⑥ ② bA→baS→baaB→baab ③ ② babA→baba 例：G = (VN,VT, P, S) VN = {S, T, F} VT = {a, +,*,(,)} P: ① S→S+T ② S→T ③ T→T*F ⑤ F→(S) ⑥ F→a S
第 七 章
§ 7.1、形式语言基础和文法
6、V*:由字母表V中的符号组成的所有句子的集合，包括空句子 λ在内。例： V*＝{λ,01, 001}
句 法 模 式 识 别
7、 V＋:不包括空句子在内的句子集合，即V＋＝V*－(λ) 8、VT: 终止符，不能再分割的最简基元的集合，用小写字母 表示。 VT={a,b,c} 9、 VN: 非终止符，由基元组成的子模式和句子的集合。用大 写字母表示。VN={A,B,C} VT， VN的关系： VT∩VN= Φ (空集) VT∪ VN= V（全部字母表） 10、产生式(再写规则)P：存在于终止符和非终止符间的关系式。 例： α→β， α↔ VN ，β↔ VN, VT. 11、文法的数学定义：它是一个四元式，由四个参数构成。 G={VN, VT, P, S} 遥感信息工程学院
④ bB→bb
句 法 模 式 识 别
对于S→aSBC ∵α 1= λ, α 2= λ, A = S, B=aSBC,并且|S|<|aSBC| ∴ 符合1型文法规则 对于bB→bb ∵α 1= b, α 2= λ,A = B, B=b,并且|B| ≤ |b| ∴ 也符合1型文法规则 产生式都符合1型文法的要求 遥感信息工程学院
人工智能教程习题及答案第7章习题参考解答
第七章自然语言处理习题参考解答7.1练习题7.1什么是自然语言？自然语言是由哪些构成的？7.2什么是自然语言理解?自然语言理解过程有哪些层次，各层次的功能如何?7.3 自然语言理解和自然语言自动生成的关系是什么?研究这两者时有什么共同点.7.4自然语言理解的发展分几个阶段?各阶段的研究重点是什么?7.5语言学家乔姆斯基的论文《语言描述的三个模型》的意义如何?7.6句法分析的目的是什么? 基于规则的句法分析理论和方法主要有哪些?7.7什么是乔姆斯基语法体系？它包含几个语法？各型语法之间有何不同？它们与短语结构语法的关系如何？7.8自动句法分析的常用算法有哪些？自顶向下分析算法的思想是什么？7.9下面是一个符合短语结构语法定义的受限英语子集的语法P: S→NP VP (a)NP→the NP1 (b)NP→NP1 (c)NP1→ADJS N (d)ADJS→Ф|ADJ ADJS (e)VP→V (f)VP→V NP (g)N→boy | Johnson | blackball (h)ADJ→little|dig (i)V→play|run (j)其中，大写的是非终结符，而小写的是终结符，Ф表示空字符串。
请依据该语法对句子the boy plays the blackball进行自顶向下的句法分析，并建立相应的句法分析树。
7.10写出下列乔姆斯基2型语法（上下文无关语法）所对应的递归转移网络:S→NP VPNP→Adjective NounNP→Determiner Noun PPNP→Determiner NounVP→Verb Adverb NPVP→VerbVP→Verb AdverbVP→Verb PPPP→Preposition NP7.11设有下列语法：G=(Vt，Vn，P，S)Vn={S, NP, VP, Det, N, V, Prep, PP}Vt={the, boy, dog, hits}S=SP: S→NP VP (a)NP→Det N (b)VP→V NP (c)VP→VP PP (d)PP→Prep NP (e)Det→the (f)N→boy | dog (g)V→hits (h)利用自底向上的分析算法对句子“the boy hits the dog”进行分析，并写出它的分析推导过程。
人工智能教案,07章 自然语言处理7.2 句法分析
7.2 句法分析句法分析是自然语言处理的基本研究内容之一，也是自然语言处理的基本技术之一。
从右页的语言构成图中我们可以看出句法分析的重要性。
图7-4 语言的构成t7-4_swf.htm7.2.1 句法分析的任务和必要性对于自然语言的分析来说，句法分析有以下两个主要任务：·确定输入句子的结构句法分析要求识别构成句子的各个成分以及它们之间的相互关系，例如确定每个动词的主语和宾语，以及每个修饰性的词或短语所修饰的成分。
通常这是通过给每个输入句子构造一棵句法树来完成的。
·句法结构的规范化如果我们能把大量可能的输入结构映射为数量较少的结构，那么后继的处理（例如语义分析）就得以简化。
下面是几个结构规范化的例子：例：句子中时常有些成分（在下面的例句中用方括号表示）可以被省略：John ate cake and Mary [ate] cookies.…… five or more [than five] radishes ……He talks faster than John [talks].所谓句子结构的规范化就是把这类被省略的信息重新补上。
各种转换可以把表层结构不同的句子联系起来，如主动语气和被动语气：I crushed those grapes.Those grapes were crushed by me.正常语序和所谓分裂结构：That I like wine is evident.It is evident that I like wine.名词性结构和动词性结构：the barbarians' destruction of Romethe barbarians destroyed Rome等等。
这样一类的转换使得后继的处理只需考虑数量少得多的结构。
除此以外，如果在句法分析中选择的结构是恰当的话，那么象主谓之类的关系都可以在这个分析阶段的结果中确定。
在现有的系统中，不外乎以下两种处理办法，我们分别讨论句法分析的重要性。
句法分析
句子是词按照一定的规则（句法）排列组成如短语结构语法认为：句子中多个词首先组成一个个短语，短语再进一步组成句子。
研究如何通过计算机算法得到自然语言句子的句法结构完成句法分析的程序叫做句法分析器1判断输入的句子是否合法2输出句子的句法结构如何完成句法分析：句法分析需要具备相关句法知识根据句法知识分析出句子的结构（句法分析方法）句法分析的难点句法分析方法：自顶向下分析方法(top-down)从文法的开始符号出发，选择合适的产生式规则进行推导，直到推导出待分析的句子为止在构造分析树上，从根结点开始，逐步向下生长，最后构造出分析树的叶子结点自底向上分析方法(bottom-up)从给定的句子出发，通过归约（对产生式规则进行逆向推导），把整个带分析的句子归约成文法的开始符号在构造分析树上，从叶子结点开始，逐步向上生长，最后构造出分析树的根结点*自顶上下分析方法举例：看ppt数据结构输入缓冲区：保存当前分析的句子中还没有完成分析的部分分析栈：记录分析的中间部分操作移入：从输入缓冲区移动一个词到分析栈归约：对栈顶中的字符串使用逆向推导产生式算法：1将输入缓冲区的第一个词移入分析栈2检查分析栈的内容是否可以归约，如果可以则进行归约，否则转(1)3如果分析栈只有s，输入缓冲区只剩$，则分析结束，否则分析失小结：句法分析是自然语言处理中很重要也很基础的研究，也是自然语言理解过程中的重要一环节，语义分析等更深层的分析常常要建立在句法分析的基础上。
句法分析也常常用于验证各种不同的语言模型的可计算性。
广义LR分析(Generalized LR Parsing)算法是由日本学者富田胜(Tomita)在1987年提出，也叫做“富田胜算法”。
广义LR分析算法是在标准LR分析算法基础上根据自然语言的特点改进得到。
标准LR分析算法属于自底向上分析算法，在分析决策时，把分析栈的栈顶内容和展望符号（输入缓冲区中下一个要处理的词）组合抽象出若干个分析状态，使得在某个分析状态下遇到不同的输入（展望）符号时分析动作能够唯一确定，这样就解决了分析决策过程中遇到的冲突问题。
句法分析
自顶向下分析算法
1.初始 当前状态为((s) 1)记为C，候选状态为空
2.当算法未失败且算法未成功，重复：
(1)若C是空字符列且词位置到了句尾，则算法成功， 返回。
(2)若当前状态和候选状态都为空，且词未知未到句 尾，则算法失败，返回。否则，产生新状态：
• 若C中字符列的第一个字符是句子中下一个词的词类，则 从字符列中移去第一个字符，并修改词位置，修改后的状 态为当前状态，记为C，转(2)。
如，使用上述文法，句子：the boys eat apples. 可以用下图所示的推导树表示，同时也表明了该句是合 法的句子。
S
NP
DET
N
V
the
boys eat
VP NP N
apples
面向短语结构语法的句法分析
句法分析例子1
小王和小李的妹妹结婚了
生成规则：
S→NP VP NP →NP C NP NP →N NP →NP de N VP →V le
短语结构语法
一般上下文无关文法所代表的短语结构 语法应用最为广泛。
经典乔理论：一个语法包括：
短语结构(phrase structure) 转换结构(transformational structure) 形态音位(morphophononemics)
• 例：S->NP VP … • XY->YX(掉位转化结构) • Hit->[hit]
• S->NP VP • NP->ART N • NP->ART ADJ N • VP->V • VP->V NP
依存语法
依存语法打破了传统句子中的“主谓关系”， 提高了“谓语”中动词的地位，平等了主语、 宾语、和其他句子补充成分的地位
句法分析
7.3.1 短语结构语法理论与乔姆斯基语法体系
3、句法分析树 在对一个句子进行分析的过 程中，如果把分析句子各成 分间关系的推倒过程用树形 表示出来的话，那么，这种 图称做句法分析树。 如图为语句 The girl writes letter with a pencil进行句法分析时建立 的句法分析树。
7.3.4 自动句法分析算法
1、自顶向下回朔算法 2、自底向上并行算法
什么是句法分析
句法分析是从单词串得到句法结构的过程； 句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析，以确 定构成句子的各个词、短语等之间的相互关系以及各 自在句子中的作用等，并将这些关系用层次结构加以 表达。 不同的语法形式，对应的句法分析算法也不尽相同；
7.3.1 短语结构语法理论与乔姆斯基语法体系
7.3.3 词汇功能语法
词汇功能语法（LFG）是由卡普兰和布鲁斯南(Bresnan)在 1982年提出的，它是一种功能语法，但是更加强调词汇的作用。 LFG用一种结构来表达特征、功能、词汇和成分的顺序。 LFG对句子的描述分为两部分：直接成分结构(Constituent Structure,简称C-Structure)和功能结构(Functional Structure,简称F-structure)，C-structure是由上下文无关语 法产生的表层分析结果。在此基础上经一系列代数变换产生Fstructure。LFG采用两种规则：加入下标的上下文无关语法规 则和词汇规则。
7.3.2 递归转移网络与扩充转移网络
1、有限状态转移网络 扩充转移网络的概念来源于有限状态转移网络。我们曾 指出，有限状态转移网络只能用来生成或识别正则(即3型)语 言。 一个有限状态转移网络由一组状态(即结点)和一组弧(用 来把一种状态连向另一种状态)所组成： (1)其中的一个状态被指定为起始状态； (2)在每条弧上都标注着该语法的终结符(包括词或词类)。 它表明必须在输入句子中找到这样一个词，才可以进行这条弧 所规定的转移； (3)状态集中有一个名为结束状态的子集。如果输入句子 (或短语)的头从起始状态开始，经过一系列的转移，句尾恰好 达到结束状态，我们就说这个句子(或短语)被这个转移网络所 接受(或识别)。
自然语言理解-句法分析概述
例子－分析结果之一
例子－分析结果之二
我们会涉及到……
• • • • 句法分析算法 句法分析消岐策略 浅层句法分析 句法理论
句法分析概述
什么是句法分析
• 句法分析（Parsing）和句法分析器（Parser)
– 句法分析是从单词串得到句法结构的过程； – 不同的语法形式，对应的句法分析算法也不尽相同； – 由于短语结构语法（特别是上下文无关语法）应用得 最为广泛，因此以短语结构树为目标的句法分析器研 究得最为彻底； – 很多其他形式语法对应的句法分析器都可以通过对短 语结构语法的句法分析器进行简单的改造得到。
句法结构的歧义消解2
• 我是县长。 • 我是县长派来的。 • 咬死了猎人的狗跑了。 • 就是这条狼咬死了猎人的狗。
• 小王和小李的妹妹结婚了。 • 小王和小李的妹妹都结婚了。
例子－语法
• 小王和小李的妹妹结婚了 规则： 词典： S -> NP VP 小王：Ｎ 小李：Ｎ NP -> C NP 和：Ｃ NP -> N 妹妹：Ｎ NP -> NP de N 结婚：Ｖ 了：le VP -> V le 的：de
与形式语言句法分析的比较
• 形式语言一般是人工构造的语言，是一种确定性的语言， 即对于语言中的任何一个句子，只有唯一的一种句法结构 是合理的，即使语法本身存在歧义，也往往通过人为的方 式规定一种合理的解释。如程序语言中的if…then if…then…else…结构，往往都人为规定else 子句与最接 近的if 子句配对； • 而在自然语言中，歧义现象是天然地大量存在着的，而且 这些歧义的解释往往都有可能是合理的，因此，对歧义现 象的处理是自然语言句法分析器最本质的要求。 • 由于要处理大量的歧义现象，导致自然语言句法分析器的 复杂程度远高于形式语言的句法分析器。
机器翻译中的语法和句法分析技术
机器翻译中的语法和句法分析技术机器翻译是一种通过计算机程序将一种自然语言翻译成另一种自然语言的技术。
在机器翻译中，语法和句法分析技术起着至关重要的作用。
语法分析是指对句子结构的分析，用以确定句子中各个单词之间的关系。
而句法分析则更加注重句子中单词的功能和意义，用以准确翻译原文的意思。
本文将深入探讨，介绍其基本原理和应用。
首先，我们需要了解语法和句法分析在机器翻译中的作用。
在传统的机器翻译系统中，语法和句法分析技术被广泛应用，以帮助机器理解句子的结构和语法规则。
通过对句子进行分析，系统可以更准确地识别句子中的主语、谓语、宾语等语法成分，从而更好地理解句子的意义和内在逻辑。
句法分析则可以帮助系统确定单词之间的依赖关系和句子结构，从而生成更恰当的翻译结果。
其次，我们需要了解机器翻译中的语法和句法分析技术的基本原理。
语法分析通常基于形式文法或依存语法理论，通过解析句子的结构和规则来确定各个单词之间的关系。
句法分析则更注重单词的功能和语义，通过识别句子中的成分和句法关系来生成准确的翻译结果。
这些技术通常需要建立大规模的语法规则和语料库来支持系统的翻译过程。
接着，我们将介绍机器翻译中常用的语法和句法分析技术。
其中，基于规则的语法分析是最早的机器翻译方法之一，通过事先制定的语法规则和转换规则来进行翻译。
虽然规则翻译在一些特定领域表现良好，但难以适应自然语言的复杂性和多样性。
近年来，基于统计的语法分析技术得到了广泛应用，通过机器学习算法来学习大量语料库中的规律，实现更准确的翻译效果。
此外，神经网络技术在机器翻译中也发挥着越来越重要的作用。
深度学习模型可以通过大规模的语料库训练，实现更准确、更快速的翻译效果。
神经网络技术不仅可以进行语法和句法分析，还可以实现端到端的翻译，减少了传统机器翻译系统中多个阶段的翻译过程，提高了翻译效率和质量。
最后，我们将探讨机器翻译中语法和句法分析技术面临的挑战和未来发展方向。
虽然现有的方法在一定程度上提高了机器翻译的效果，但仍然存在一些问题，如歧义处理、语言多样性等。
第七章句法分析技术
第七章句法分析技术
第七章介绍了句法分析技术，句法分析是自然语言处理的一个重要任务，旨在分析句子的结构和语法关系。
本章包括以下内容：
1.句法分析基础：介绍了句法的定义和句法分析的重要性。
还介绍了常见的句法分析方法，包括基于规则的句法分析和基于统计的句法分析。
2.基于规则的句法分析方法：详细介绍了基于规则的句法分析方法，包括基于上下文无关文法的句法分析、基于依存关系的句法分析和基于短语结构的句法分析。
还介绍了一些常用的句法规则和文法形式。
3.基于统计的句法分析方法：讨论了基于统计的句法分析方法，包括基于马尔可夫模型的句法分析、基于条件随机场的句法分析和基于神经网络的句法分析。
还介绍了一些常用的统计特征和训练算法。
4.句法分析应用：介绍了句法分析在自然语言处理中的应用，包括句法分析在机器翻译、信息检索和问答系统等任务中的应用。
总之，本章详细介绍了句法分析的基础理论和常见方法，并讨论了其在自然语言处理中的应用。
掌握句法分析技术对于理解和处理自然语言的结构和语义关系有着重要的意义。
汉语词法分析和句法分析技术综述
第一届学生计算语言学研讨会(SWCL2002)专题讲座汉语词法分析和句法分析技术综述刘群北京大学计算语言学研究所中国科学院计算技术研究所liuqun@引言本文主要介绍一些常用的汉语分析技术。
所谓语言的分析，就是将一个句子分解成一些小的组成部分（词、短语等等）并了解这些部分之间的关系，从而帮助我们把握这个句子的意义。
语言的研究，一般而言存在四个层面：词法层、句法层、语义层和语用层。
同样，语言的分析也存在四个层面：词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。
本文主要介绍汉语的词法分析和句法分析技术。
这两种技术是汉语分析技术的基础，而且已经发展得比较成熟。
文中也会少量提及语义层面和语用层面的一些问题，但不会做深入的探讨。
汉语是一种孤立语（又称分析语），与作为曲折语和黏着语的其他一些语言相比，汉语在语法上有一些特点，仅仅从形式上看，这种特点主要体现在以下几个方面：1. 汉语的基本构成单位是汉字而不是字母。
常用汉字就有3000多个（GB2312一级汉字），全部汉字达数万之多（UNICODE编码收录汉字20000多）；2. 汉语的词与词之间没有空格分开，也可以说，从形式上看，汉语中没有“词”这个单位；3. 汉语词没有形态上的变化（或者说形态变化非常弱），同一个词在句子中充当不同语法功能时，形式是完全相同的；4. 汉语句子没有形式上唯一的谓语中心词。
这些特点对汉语的分析造成了一定的影响，使得汉语分析呈现出和英语（以及其他一些语言）不同的特点。
不过也不能过分夸大这种不同。
我认为，那种以为汉语完全不同于英语，因此有必要重新建立一套分析体系的想法是没有道理的。
从现有的研究看，汉语分析所使用的技术和其他语言分析所使用的技术并没有本质的不同，只是应用方式上有所区别（主要体现在词法分析方面）。
而且从应用的效果看，没有证据表明，这些技术用来分析汉语比用来分析英语效果更差。
本文结合我们自己的一些工作，比较全面的介绍一下汉语词法分析和句法分析中所使用的各种技术。
句法分析中国计算机学会课件
全市/n 党政/n 机关/n 、/wp 事业/n 单位/n 公款/n
语料库规模较小
校园网/n 和/c 外面/nd 的/u 世界/n
句法分析-中国计算机学会
23
主要内容
研究的意义 并列关系的标注方式 并列关系的构成角色 并列关系的特征选择 实验结果分析 结论
句法分析-中国计算机学会
X 文信并息列词，组的制核心定词，了松完鼠整、 麻角脚雀，色和照竹表本、宣科梅 、 松 、
又是另一个并列词组
柏
的非核心词
B
并列词组的非核心词 青草 、鲜花 和 河流 、 湖泊
R
并列词组内部的并列
仓库 、 厂房 和 民宅
标记
I
并列词组内部的非并
汇率 和 股票 价格
列标记
L
核心词的上文 贵州 南部 、 江南 、 华南 西部
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句法分析-中国计算机学会
6
主要内容
研究的意义 并列关系的标注方式 并列关系的构成角色 并列关系的特征选择 实验结果分析 结论
句法分析-中国计算机学会
7
并列关系的构成角色
编码
意义
例子
角色H 表是并识列词别组并的核列心 关经系济的、 政基治础和 外。交根 据角B 色表并，列词计词组算的非机核 能经够济理、 政解治汉和 外语交并
24
结论
本文采用分而治之的策略，利用并列结 构的汉语特点，改善了并列结构的识别 效果
下一步的工作总结汉语其它语言现象， 改善汉语依存句法分析的效果
句法分析-中国计算机学会
25
致谢
感谢吕学强老师，北大邱立坤老师和其 他指导我的老师
感谢实验室的师兄师姐，师弟师妹的帮 助
第七章句法分析技术
• 递归计算
( N P ) 0 . 1 8 (P ) 1 . 0 ( N P ) 0 . 1 8
3 , 3
N P ) 0 .1 1 , 1( V) 1 .0 2 ,2(
4 ,4
5 , 5
( V P )0 . 7 * 1 . 0 * 0 . 1 8 0 . 1 2 6 ( P P )1 . 0 * 1 . 0 * 0 . 1 8 0 . 1 8 ( S )1 . 0 * 0 . 1 * 0 . 1 2 6 0 . 0 1 2 6 ( S )0 . 4 * 0 . 1 8 * 0 . 1 8 0 . 0 1 2 9 6
独立性假设 独立性假设
B , C , k
P ( B ,|) C A P ( w . . .|, w A B , C ) P (. w . .| w . . ., w A , B , C ) i k k 1 jw i k
P ( B , C | A ) P (. w . . w | B ) P ( w . . . w | C ) i k k 1 j
问题1
• 1、一个语句W=w1w2….wn的P(W|G),也就是产 生语句W的概率？
P(W | G )
向内概率公式
•
A ) B , C , k
i j
P ( w . . . w , B , w . . . w , C |A ) i k k 1 j
向内算法计算示例
初始化 5 7 9 10 11
4 3 2 1 6 8
向内算法计算示例
• 初始化
– – – – –
– – – – – – –
1 NP→John 0.1 2 V→ate 1.0 3 NP→fish 0.18 4 P→with 1.0 5 NP→bone 0.18
自然语言处理中的句法分析技术
自然语言处理中的句法分析技术句法分析技术是自然语言处理领域中的一项重要技术，其目的是使用计算机自动解析语言的结构，以理解文本的意思。
本文将从语法结构分析、实体分析、关系分析三方面进行讲解。
一、语法结构分析语法结构分析是指分析一段文本的语法结构，以解析出文本中的语言组成部分，包括句子、短语、单词等。
语法结构分析由两个子任务组成：词法分析和句法分析。
1. 词法分析词法分析是指将一个句子分解成一个一个单独的词，并标注每个单词的词性。
这个过程又被称为分词和词性标注。
分词和词性标注的主要任务是切分文本，以及找出每个字或单词的属性信息，如国家、公司名称、专业术语等，并将其分类为名词、动词、形容词等词性。
目前，国内外的分词与词性标注技术非常成熟，效果优秀。
在中文自然语言处理的领域中，HanLP（韩天峰博士开发的自然语言处理工具包）是非常不错的选择，其自带中文分词、命名实体识别、词性标注等功能。
2. 句法分析句法分析则是对文本进行具体分析的过程，即指对输入的文本进行分析，并按照语法规则进行分类和组合，最终得到文本的构成。
句法分析可以分解出各种从句、短语、成分结构等。
句法分析技术可以采用具有规则的方法，也可以使用基于机器学习算法的数据驱动方法进行自动学习。
目前，常用的句法分析算法有：基于规则的句法分析、基于转移的句法分析、依存句法分析等。
其中，依存句法分析是最为常用的技术之一，它通过构建句子中词与词之间相互依存的语法关系，从而构建出一棵树来描述句子的结构，也被称作依存句法树。
二、实体分析实体识别是自然语言处理中最基本的任务之一，即通过分析语段中的实体，如人名、地名、公司名等，从而提取出文本的主要意思。
实体识别分为两种类型：命名实体识别和实体关系抽取。
1. 命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定含义的字符串。
命名实体识别是对实体词语的基本辨别。
在英文中常见的命名实体有人名、组织机构名、日期、时间和地名等。
机器翻译中的句法分析技术研究
机器翻译中的句法分析技术研究机器翻译一直是人工智能领域的热门研究方向之一，其在不同领域具有广泛的应用价值。
而在机器翻译过程中，句法分析技术扮演着至关重要的角色。
句法分析是对自然语言中句子的结构、语法关系等进行分析和识别的过程，通过对句法结构的分析，可以更准确地理解句子的含义，进而提高翻译质量。
本文将围绕机器翻译中的句法分析技术展开深入研究。
首先，我们将介绍机器翻译和句法分析技术的基本概念。
机器翻译是指利用计算机技术将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本的过程。
而句法分析则是对自然语言句子的结构进行分析，包括词语之间的依存关系、句法类别等。
在机器翻译中，句法分析技术可以帮助系统更好地理解和处理句子的结构，提高翻译准确性和流畅度。
接着，我们将探讨机器翻译中的句法分析技术的发展现状。
随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，句法分析技术在机器翻译中的应用也越来越广泛。
目前，常见的句法分析方法包括基于规则的语法分析、统计句法分析和基于神经网络的句法分析等。
这些方法各有优缺点，但都在一定程度上提高了机器翻译的质量和效率。
接下来，我们将详细探讨不同句法分析方法在机器翻译中的具体应用。
基于规则的语法分析方法通常利用语言学规则和语法知识来进行句法分析，但由于规则的复杂性和难以获取，其在实际应用中受到限制。
统计句法分析则是基于大量语料库的统计信息来推断句子的句法结构，相对于规则方法，统计方法更适用于处理自然语言中的复杂现象。
最近兴起的基于神经网络的句法分析方法利用深度学习技术来学习句子的表示和结构特征，具有更好的泛化能力和表达能力。
最后，我们将讨论机器翻译中句法分析技术面临的挑战和未来发展方向。
虽然句法分析技术在一定程度上提高了机器翻译的质量，但仍面临着词语歧义、丢失上下文信息等问题。
未来，可以进一步探索深度学习技术在句法分析中的应用，提高系统对于句子语义和语境的理解能力。
此外，还可以研究多模态信息在机器翻译中的应用，结合图像和文本信息进行更准确的句法分析和翻译。
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B,CN iki j
• 3、结束：
P(S w1...wn | G) 1,n (S )
向内算法计算示例
• S→NP VP 1.0 • PP→P NP 1.0 • VP→V NP 0.7 • VP→VP PP 0.3 • P→with 1.0 • V→ate 1.0
NP→NP PP 0.4 NP→John 0.1 NP→bone 0.18 NP→star 0.04 NP→fish 0.18 NP→telescope 0.1
• 结束
– S→NP VP 1.0
1,1 ( NP) 0.1 2,2 (V ) 1.0 3,3 ( NP) 0.18
4,4 ( P) 1.0
5,5 ( NP) 0.18
2,3 (VP) 0.7 *1.0 * 0.18 0.126 4,5 (PP) 1.0 *1.0 * 0.18 0.18 1,3 (S ) 1.0 * 0.1* 0.126 0.0126 3,5 (S ) 0.4 * 0.18* 0.18 0.01296
2,5 (S ) 0.3* 0.126 * 0.18 0.7 *1.0* 0.01296 0.015876
1,5 (S ) 1* 0.1* 0.015876=0.0015876
问题2
• 在语句W的句法结构有歧义的情况下,如何快速选 择最佳的语法分析(parse) ?
arg max P(tree |W ,G)
规则使用次数的数学期望
规则使用次数的数学期望
向内向外算法
• EM算法运用于PCFG的参数估计的具体算法。
– 初始化：随机地给P(A->μ) 赋值，使得ΣμP(A-> μ) =1. 由此得到语法G0. i<-0.
– EM步骤：
• E步骤：计算期望值C(A->BC) 和C(A->a)
• M步骤：用E-步骤所得的期望值,利用:
• 向内向外算法
– 迭代过程 – 与初始参数相关
向内向外算法
wi ...w j
• 非终结符A的外部概率（outside probability）定 义为：
• 根据文法G从A推出词串 wi...wj 的上下文的概率， 记为：i, j ( A) i j
外部概率公式
1,n
(
A)
1, 0,
A A
S S
i, j ( A) P(w1...wi1, A, wj1...wn | G)
P(w1...wi1, C, wk1...wn )P(C AB)P(B wj1...wk )
B,C, jk
P(w1...wh1, C, wj1...wn )P(C BA)P(B wh...wi1)
P(A )
C(A )
C(A )
重新估计P(A->μ) ,得到语法Gi+1
– 循环计算:i++,重复EM步骤,直至P(A->μ)收敛.
PCFG的优缺点
• 优点
– 可以对句法分析的歧义结果进行概率排序 – 提高文法的容错能力（robustness）
• 缺点
– 没有考虑词对结构分析的影响 – 没有考虑上下文对结构分析的影响
问题1
• 1、一个语句W=w1w2….wn的P(W|G),也就是产 生语句W的概率？
P(W | G)
向内概率公式
• i, j ( A) P(wi...wj | A) i j
独立性假设
P(wi...wk , B, wk1...wj ,C | A)
B ,C ,k
P(B,C | A)P(wi...wk | A, B,C)P(wk1...wj | wi...wk , A, B,C)
B,C,k
独立性假设
祖先无关假 设
P(B,C | A)P(wi...wk | B)P(wk1...wj | C)
B,C,k
P(A BC)i,k (B)k1, j (C)
B ,C ,k
i, j ( A) P( A wi ) i j
向内算法（自底向上）
• 输入： G=(S,N,∑,R,P),字符串 W w1w2...wn
（ Tomida ）分析算法、线图（Chart）分析算法、确定性分析算法 等等） • 基于扩充转移网络的分析算法 • 链分析算法
概率上下文无关文法（Probabilistic
(Stochastic) Context Free Grammar）
• 随机上下文无关语法可以直接统计语言学中词 与词、词与词组以及词组与词组的规约信息， 并且可以由语法规则生成给定句子的概率。
• 汉语句法分析的独特性（朱德熙《语法答问》《语法讲 义》）
– 汉语没有形态 – 语序灵活 – 词类和句法成分不存在一一对应的关系 – 汉语句子的构造原则与词组的构造原则基本上是一致的 – 汉语语法形式化工作滞后
• 深层分析与浅层分析
句法分析系统
• 一个句法分析系统通常由两部分组成
– 形式语法体系
• 输出： P(W | G) 1,n (S )
• 1、初始化：i,i (A) P( A wi ), A N,1 i n • 2、归纳计算：j从1到n，i从1到n-j，重复下面计
算
i,i j (A)
P( A BC)i,k (B)k1,i j (C)
向内（Inside）算法
S
A
B
C
w1 ...w i1
wi ...wk
w k 1 ...w j
w j1...wn
ห้องสมุดไป่ตู้
• 非终结符A的内部概率（Inside probability）定义
为根据文法G从A推出词串 wi ...wj 的概率，记
为 i, j ( A) i j
• i, j ( A) 称为向内变量
• 匹配模式 • 短语结构语法 • 扩充转移网络 • 树邻接语法(TAG) • 基于合一运算的语法（广义短语结构语法、词汇功能语法、功能合一
语法、基于中心词驱动的短语结构语法(HPSG)） • 基于词的语法（链语法、依存语法、配价语法）
– 分析控制机制
• 模式匹配技术 • 基于短语结构语法分析算法（厄尔利（ Earley ）分析算法、富田胜
• 定义：一个随机上下文无关语法（PCFG）由以 下5部分组成：
– （1）一个非终结符号集N – （2）一个终结符号集∑ – （3）一个开始非终结符S∈N – （4）一个产生式集R – （5）对于任意产生式r∈R，其概率为P(r) – 产生式具有形式X→Y，其中，X∈ N, Y ∈(N∪ ∑)*
P(X ) 1
PCFG的三个基本假设
• CFG的简单概率拓广
• 基本假设
P(X ) 1
– 位置无关(Place invariance)
– 上下文无关(Context-free)
– 祖先无关(Ancestor-free)
• 分析树的概率等于所有施用规则概率之积
举例
• 给定如下概率文法G
– (1)S->AA p1=1/2 – (2)S->B p2=1/2 – (3)A->a p3=2/3 – (4)A->b p4=1/3 – (5)B->aa p5=1/2 – (6)B->bb p6=1/2 那么：
• 许多当前的获得较高精度的句法分析系统 以PCFG为基础
浅层句法分析技术
• 从完全句法分析（complete parsing）到浅 层句法分析（shallow parsing）
tree
Viterbi 算法
• 输入： G=(S,N,∑,R,P),字符串 W w1w2...wn
• 输出：t* ( W在G下最可能的分析树)
• 算法：
• 1、初始化 i,i ( A) P( A wi ) A N,1 i n • 2、动态规划：j从1到n,i从1到n-j,重复如下步骤
Number( A )
• S->NP VP
• VP->V NP
• NP->N • NP->NP 的 NP • NP->VP 的 NP
P(
NP
N
)
Number(NP
N
)
Number(NP N) Number(NP NP的NP)
Number(
NP
VP的NP)
规则的概率
第七章 句法分析技术
什么是句法分析
• 判断输入的词序列能否构成一个合乎语法 的句子，确定合乎语法句子的句法结构
• 运用句法规则和其他知识将输入句子中词 之间的线性次序，变成一个非线性的数据 结构（例如短语结构树或有向无环图）
为什么要进行句法分析
• 例一：音字转换例
– 一只小花猫
• 例二：机器翻译例（Prepositional Phrase Attachment）
– Jan hit the girl with long hair – Jan hit the girl with a hammer
• 例三：信息检索例
– 哪个球队获得了亚洲杯冠军？ – 日本队击败中国队获得亚洲杯冠军
句法分析的难点
• 句法分析的难点：
– 语法歧义：一个句子对应着几种句法分析结果 – “咬死了猎人的狗” – “那只狼咬死了猎人的狗” – “那只咬死了猎人的狗失踪了”
i ,i
j
( A)
max
B,CN ;ik i
j
P( A
BC ) i ,k
(B) k 1,i
j
(C )