计算语言学讲义(09)句法分析(三)
计算语言学讲义(09)句法分析(三)
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依存分析模型
• 生成式依存模型
– 词汇依存概率模型（ Collins 模型） – 依存生成概率模型（ Eisner 模型）
• 判别式依存模型
– 状态转移模型 – 最大生成树模型
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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最大生成树模型
• McDonald et al., 2005 • McDonald and Pereira, 2006 • 给定一个包含 N 个词的句子，任意两个词之间 都可能存在依存关系，共有 N*(N-1) 种可能的 依存边（不能含有依存到自己的自环），只是 依存强弱不同 • 将依存强弱表示为这个完全图中边的分数。于 是，寻找最可能的依存树的任务就转化为寻找 这个完全图的最大生成树
∆λm = =
δ MSELoss (λ ) δλm
∑
M
i= 1
( Score(Wi R , λ ) − Score(Wi* , λ )) * ( f m (Wi R ) − f m (Wi * ))
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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感知机的训练算法
Δ λ m= 0, m =1,... , D for iter =1 to T foreach training − data : i R * N = Score ( F i , λ )− Score ( F i , λ ) foreach c m ∈C i Δ λ m=Δ λ m−η Nc m , λ m= λ m+ λ m
依存分析简介
• 大多数语言，包括汉语和英语，满足投 射性。所谓投射性是指：如果词 p 依存 于词 q ，那么 p 和 q 之间的任意词 r 就 不能依存到 p 和 q 所构成的跨度之外
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。
语言学语法与句法结构的分析与应用
语言学语法与句法结构的分析与应用语言学是研究语言的学科，而语法和句法则是语言学中的两个重要分支。
本文将对语言学、语法和句法进行分析，并探讨它们在实际应用中的重要性。
一、语言学的概念与作用语言学是对语言本质、结构和功能进行系统研究的学科。
它致力于研究不同语言之间的异同、语言建构和使用的规律以及语言的演化。
语言学的作用主要体现在以下几个方面：1. 语音学：研究语音和音素，帮助我们理解不同语言发音的规律。
2. 语义学：研究词义和语义关系，帮助我们理解词汇的意义和句子的含义。
3. 语法学：研究句子的结构和成分，帮助我们理解句子的组成方式和语法规则。
4. 语用学：研究语言在社会交际中的应用，帮助我们理解语言的运用和交际行为。
语言学为我们认识、学习和使用语言提供了理论依据，对于翻译、教学、文学研究等领域都起到了重要的作用。
二、语法和句法的概念与关系1. 语法的概念：语法是语言学中研究句子结构和词的形式变化的学科。
它包括词类、短语、句子的分类和形态变化、句法关系以及语法规则等内容。
2. 句法的概念：句法是语法的一个分支，研究的是句子的结构和句子成分之间的关系。
它关注的是句子的句型、成分在句子中的位置和作用以及句子内部的语法规则等。
语法和句法之间的关系是密切相关的。
语法是对语言整体的描述和规范，而句法则是语法中研究句子结构和成分关系的一个具体方面。
可以说，句法是语法的一部分。
三、语法和句法的分析方法与应用1. 语法分析方法：语法分析是对句子的结构和语法关系进行分析的过程。
常用的语法分析方法有基于规则的语法分析、基于树结构的短语结构语法以及基于依存关系的依存语法等。
2. 句法分析方法：句法分析是对句子的组成成分和语法关系进行分析的过程。
常用的句法分析方法有基于短语结构的成分句法分析和基于依存关系的依存句法分析等。
语法和句法的分析方法对于理解和应用语言具有重要意义。
通过语法和句法分析，可以了解句子结构和词语关系，从而帮助我们正确理解和使用语言。
语言学中的词性与句法分析
语言学中的词性与句法分析语言是人类沟通和交流的重要工具，而语言学则是研究语言的科学。
在语言学中，词性与句法分析是两个重要的概念。
词性是指词汇的分类，而句法分析则是研究句子的结构和成分之间的关系。
本文将探讨语言学中的词性与句法分析，并介绍一些相关的理论和方法。
一、词性分析词性是指词汇在句子中所扮演的角色和功能。
不同的词性有不同的特征和用法。
常见的词性包括名词、动词、形容词、副词、代词、介词、连词和助词等。
词性分析是对词汇进行分类和归类的过程，它有助于我们理解和运用语言。
在词性分析中，我们可以根据词汇的形态、语义和句法特征来确定其词性。
形态特征是指词汇的形式和构词规律，例如名词通常以“-s”或“-es”结尾表示复数形式，动词可以通过加“-ed”或“-ing”来表示过去式和现在分词。
语义特征是指词汇的意义和搭配，例如名词表示人、事物或抽象概念，动词表示动作或状态。
句法特征是指词汇在句子中的位置和作用，例如名词可以作为主语、宾语或补语，动词可以作为谓语或动词短语的核心。
词性分析对于语言学研究和语言教学都具有重要意义。
通过词性分析，我们可以了解词汇的用法和搭配，提高语言表达的准确性和流畅性。
同时，词性分析也为句法分析提供了基础。
二、句法分析句法分析是研究句子结构和成分之间关系的过程。
句子是语言中最基本的单位，而句法分析则是理解句子意义和结构的关键。
在句法分析中，我们可以通过短语结构语法和依存语法两种方法来分析句子。
短语结构语法是一种基于短语结构的句法分析方法。
它将句子分解为短语和词汇，通过规则和推导来描述句子的结构。
短语结构语法中的基本单位是短语，短语由一个或多个词汇组成，可以进一步分解为更小的短语或词汇。
短语结构语法可以通过树状结构来表示句子的组成和结构关系。
依存语法是一种基于依存关系的句法分析方法。
它将句子中的词汇之间的依存关系作为分析的重点。
依存关系是指一个词汇与其他词汇之间的语法关系，例如主谓关系、动宾关系和修饰关系等。
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。
计算语言学：句法分析和语义分析的对比
计算语言学：句法分析和语义分析的对比从计算语言学的角度看，对自然语言的处理主要包括句法分析和语义分析两个方面。
本文将从这两个方面进行对比，并探讨它们各自的优劣势和应用。
一、句法分析句法分析是计算语言学中最基础、最重要的一环，它旨在识别句子中的基本成分和它们的关系，从而进一步理解句子的结构和意义。
通常情况下，句法分析可以分为两种方式：基于规则和基于统计。
基于规则的句法分析方法是指利用语言学上的规则来分析句子的结构。
这种方法需要具备对语言规则的深入了解，即需要手工编写大量的规则，以便完成句法分析的任务。
相比于基于统计的句法分析方法，它的精度更高，但成本也更大。
而基于统计的句法分析方法则更注重计算机自身的学习能力，可以通过对语料库的学习，来产生模式或规律，帮助计算机进行句法分析。
这种方法相对于基于规则的方法，效率更高，但精度也有所不足。
句法分析的应用，主要包括语音识别、机器翻译、问答系统等。
在这些应用中，准确的句法分析结果往往是成功的关键，决定了系统的性能。
比如在机器翻译任务中，句子的结构决定了翻译的语序和语法，进而影响翻译的质量。
二、语义分析语义分析旨在理解自然语言句子所传递的含义。
与句法分析不同，语义分析需要对句子中的每个词汇进行识别并进行词汇的意义和语义联系的判定。
语义分析方法包括基于规则和基于统计等多种方式。
基于规则的语义分析方法，需要利用语言学规则和词典来理解句子的语义。
这种方法的精度更高但也需要更多的时间和成本。
相比之下，基于统计的语义分析方法更为流行，是透过机器学习的方式，分析大量的语料库來应对不同的语境下，名词、动词、形容词等词汇意义的理解和判别。
语义分析在自然语言理解的各种应用方面都发挥着重要的作用。
比如在问答系统中，要求对自然语句转化成布尔查询来进行计算机的理解，语义分析过程就是其中必不可少的一环；在自然语言对话领域，语义分析可以将用户的输入转换为相应的操作和语义，完成对话双方的理解使系统可以自主运作。
计算句法学
计算句法学
计算句法学是一门研究自然语言句子结构的学科，旨在利用计算机技术和语言学知识对语言结构进行分析和解释。
计算句法学的研究对象主要是语言中的句子和句子成分，通过对这些基本单元的分析和研究，可以揭示出语言中的规律和模式。
计算句法学的研究内容包括句法分析、语言生成、语言识别和语言理解等方面。
其中，句法分析是计算句法学的基础和关键，它主要研究句子的结构和成分之间的关系，帮助我们理解自然语言中的语法规则。
在句法分析中，有很多不同的方法和技术，如基于规则的句法分析、基于语料库的统计句法分析和深度学习方法等。
这些方法各有优缺点，可以根据具体的需求和应用场景进行选择。
除了句法分析，计算句法学还涉及到语言生成、语言识别和语言理解等方面。
语言生成是指根据语言结构和规则生成符合语法的句子，而语言识别则是指根据句子的语法和语义对其进行自动识别和理解。
语言理解是指对语言进行深层次的分析和解释，包括对语义、逻辑和语用等方面的理解。
计算句法学在现代人工智能和自然语言处理领域具有广泛的应用。
例如，在自然语言翻译、语音识别和文本分类等方面，计算句法学都扮演着重要的角色。
通过计算机的自动化处理和分析，可以大大提高语言处理的效率和准确性，为人们的生活和工作带来极大的便利和帮助。
总之，计算句法学是一门非常有前景和应用价值的学科，它为我们揭示了语言中的规律和模式，同时也为我们提供了一些有用的工具和技术，帮助我们更好地理解和应用自然语言。
随着科技的不断进步，计算句法学将会在更广泛的领域得到应用和发展。
语言学中的计算语言学
语言学中的计算语言学计算语言学是一门介于语言学、计算机科学和人工智能之间的学科，它主要关注自然语言处理和自然语言理解。
随着大数据时代的到来，计算语言学变得越来越重要，因为它可以帮助我们加快语言分析的速度和精度，并支持大规模的语言学研究。
在本文中，我们将介绍计算语言学的相关知识，探讨其在语言学方面的应用。
计算语言学的定义和历史计算语言学，又称为自然语言处理，是指借助计算机技术对于人类语言进行的相关研究。
计算语言学的根源可以追溯到20世纪50年代，早期的主要任务是机器翻译，即将一种语言的文本翻译成另一种语言。
但是，由于自然语言的复杂性和多样性，机器翻译在实践中存在很多困难和限制。
随着计算机技术的发展和自然语言理解的深入研究，计算语言学逐渐拓展到自然语言处理的更多领域，如文本分类、信息检索、情感分析、对话系统等。
这些应用领域跨足了语言学、计算机科学和人工智能的多个领域。
计算语言学的工具和技术计算语言学的研究通常包括以下步骤：（1）语言分析：对自然语言进行分词、句法分析、语义分析等处理。
（2）特征提取：从语言分析的结果中提取关键特征，其可用于分类、聚类、识别和预测等任务。
（3）模型训练：利用机器学习等技术构建语言模型或预测模型，以后续分析使用。
（4）应用部署：将已经训练好的模型应用于实际场景，实现文本分类、信息检索、情感分析等任务。
目前，计算语言学所使用的工具和技术主要包括：统计方法、自然语言处理库、人工神经网络、深度学习、爬虫技术等等。
在进行语言分析时，计算语言学常见的自然语言处理库有Stanford NLP、NLTK、spaCy等。
在机器学习领域，常用的算法包括决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、深度学习和递归神经网络等等。
语言分析例子如何使用计算语言学对于文本进行分析呢？这里，我们以文本分类为例，介绍计算语言学中的几种典型的文本分析方法。
（1）朴素贝叶斯分类器：由于朴素贝叶斯分类器最初用于垃圾邮件分类，现在广泛应用于不同的文本分类任务，如新闻分类、情感分析等。
世界语言中的句法与语义分析
世界语言中的句法与语义分析Introduction世界语言中的句法与语义分析是一门涉及语言科学和计算机科学的交叉领域。
语言是人类沟通的主要手段，而计算机科学则是实现自然语言处理的技术基础。
句法和语义分析是自然语言处理中重要的组成部分。
Chapter 1：句法分析句法分析是指对一句话进行结构分析，也就是分析语法关系。
全球部分的语言采用的是“主谓宾”这样的基本句型结构。
中文的句法分析则多样化，既有基于短语结构文法的，也有基于依存文法的。
短语结构文法是指以短语为基本单位对句子进行分析和构建句子的语法结构，而依存文法则是以词语之间的依存关系为基本形式，将句子分解成一个节点和一系列有向弧，节点表示词语，弧表示词语之间的依存关系。
在自然语言处理领域，常用的句法分析算法有：自上而下分析、自下而上分析和基于转移的依存句法分析算法。
自上而下分析算法是指在句法分析树的根节点开始，从上到下展开，根据语法规则，递归向下匹配符合语法规则的片段的过程。
自上而下分析算法比较适合用于分析一些已知的结构和局部信息，但可能会存在解释不足或者误解的问题。
相反，自下而上分析是从句子的底部开始，逐步往上扩展，直至整个句子语法结构解析完毕。
自下而上分析算法通常用于处理较大规模，更复杂的语句结构，但它不能自动确定整个句子的根节点，导致语法结构不正确或无法解析的可能性。
最近，基于转移的依存句法分析算法越来越受到关注。
该算法从中心单词开始，将其依存于其他单词的方法进行遍历，用弧和节点（词）的形式表示成分和语法关系。
因为依存关系是句法结构最简单的表示形式之一，所以基于转移的依存句法分析算法在对于具有复杂语句结构的语言进行分析时更加完整和准确。
Chapter2 ：语义分析语义分析是指通过自然语言理解技术，将自然语言转化成机器可识别的语义，目的是为了计算机能够理解和推理句子的真实含义。
那么，如何将一句话转化为机器比较好理解的形式？具体地说，首先需要将句子进行词汇消歧，即确定每个单词的确切含义。
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
句法分析专业知识讲座
定性：
定性，是处理切分所得旳直接构成成份之间
在句法上是什么关系。再拿“他刚来”来说，在 切分问题处理之后，“他”和“刚来”之间是什 么句法关系，“刚”和“来”之间是什么句法关 系，这考虑旳就是定性问题。
层次分析法旳体现形式：
划线法
切分：
或
树构造
阿拉伯数字
定性： 加 简要文字
切分和定性图示如下：
a他 抽 烟
份，斜线/之后是述语连带旳补足语成份；主要横线
下旳附加成份，在写法上也有讲究。主语或宾语旳
形容性附加语，一律写在主要横线左下斜钱左边，
述语旳副词性附加语写在主要横线下旳右下斜线旳
右边（假如形容性附加语是领属性成份，写在左下
折线上，假如副词性附加语为介词构造，其介词宾
语一律写右下折线上)。
再如： ②我们农场近来在海南培植成功了一种新产品
我白白跑了一趟。 让你白白复习了一种晚上。 ﹡我白白跑。 ﹡让你白白复习。
句子成份分析法为何会有这么旳不足呢？
原因是句子成份分析法在分析过程中不大 关注语法构造旳层次性。上面所说旳问题就是 这一点引起。
句子成份分析法有它旳不足，但决不能以为 句子成份分析法就没有用了，就没有价值了。我 们说某种分析措施有局限，是说它只局限于一定 旳范围，服务于一定旳目旳，而不是说它就一无 是处。其实成份分析法在初级语法教学或对外汉 语教学中，还是能发挥作用旳。
（8）不合格旳党员清除了。＝党员清除
问题三，分化歧义旳能力差。 有旳歧义句它能够分化，例如： （9）我们五个人一组。 我们五个人一组。
但是更多旳歧义句就无能为力。
例如：
（10）照片放大了一点儿。
意思有二： （a）意思大致相当于“照片只放大了一点儿， 放得不是很大”； （b）意思大致相当于“照片放得过于大了”。
语言学研究中的句法分析
语言学研究中的句法分析语言学是一门研究语言的学科，它涉及到的范围包括语音、语法、语义、词汇等多个方面，其中语法是语言学研究的重点之一。
语法是研究句子结构和句子成分之间的关系的学科，而句法分析则是语法研究的重要方法。
一、语法与句法语法是研究句子结构和句子成分之间的关系的学科。
句子是语言交流的基本单位，而语法是研究句子的构成和组成规则的学科。
语法的研究旨在揭示语言形式和语言意义的内在关系，即探讨语言形式和语言意义之间的规律性联系。
语法的基本研究对象是词和句子。
词是语言中最小的有意义的单元，而句子是语言中彰显语用功能的最大单位。
词汇是句子的组成部分，而句法则是句子构成的整体规则。
句法是语法的一部分，它是研究句子结构和句子成分之间的关系的学科。
句法的研究内容包括如何识别句子的成分、如何分析句子的结构和句子中不同成分的关系等。
句法研究可以帮助我们更好地理解句子的意义和理解句子的构成规则，从而更好地掌握语言的表达能力和理解能力。
二、句法分析方法句法分析是指通过分析句子结构和成分之间的关系来解释句子的意义。
句法分析方法的主要有两种：依存句法分析和短语结构句法分析。
依存句法分析主要关注的是句子中各个成分之间的依存关系。
依存关系指的是一个成分与它所依赖的成分之间的关系。
例如，在句子“I love you”中，主语“I”是动词“love”的依存成分，宾语“you”也是动词“love”的依存成分。
通过识别句子中各个成分之间的依存关系，可以更好地理解句子的结构和意义。
短语结构句法分析主要关注的是句子结构的组成和分析。
短语结构句法分析的基本思路是将句子分解为各个“组块”，然后再将这些组块拼接成一个完整的句子。
例如，在句子“I love you”中，可以将其分解为“NP（I）VP（love you）”的形式。
这个分解结果表示主语“I”和动词短语“love you”构成了一个完整的句子。
通过短语结构的分析，可以更好地理解句子的构成规则和句子中各个成分之间的关系。
句法分析3
结论： 语义特征分析，在语法研究中使用时间 不长，对它还缺乏必要的理论上的阐述。 请同学们多看看书上的实例，从中获得更 多的感性认识。
第五节
配价分析法
5.1语法研究中的“配价”思想及配价语法分析
―配价”这一概念借自化学。化学中提出“价”( valence， 亦称“原子价”，或称“化合价”）的概念为的是说明分子 结构中各元素原子的数目间的比例关系。取氢原子为一价， 某种元素的一个原子能和多少个氢原子相化合，或者能置换 多少个氢原子，那么该元素就是 价。譬如说水是由氢和氧化 合成的，分子式是H20，即水是由一个氧原子和两个氢原子化 合成的，因此氧是二价。氢不能直接跟铁化合，但氧能跟铁 化合为氧化铁，分子式是Fe203,由三个氧原子和两个铁原子化 合成的。从水分子式H2O知道氧是二价，既然氧化 Fe203 ，可 见铁是三价；但又有氧化亚铁，分子式是FeO，可见铁还可 以是二价。
句法分析（三）
第四节
语义特征分析法
4.1变换分析的局限与语义特征分析的产生 我们在上节里说了，变换分析法很有用，但是变 换分析法也有它的局限性。它可以用来分化歧义句 式，但不能用来解释造成歧义现象的原因。我们在 3.4小节里举过用变换分析法分化“名词[处所]+动词 +着+名词语”歧义句式的实例，指出我们可以通过 变换分析把它分化为[A]、[B]两个句式：
最早把化学中的“价”明确引人语法研究中的 是法国语言学家特思尼耶尔(Lucien Tesniere，亦翻 译为特尼耶尔、泰尼耶尔、特斯尼埃)。语法学中引 进“价”这个概念，为的是说明一个动词能支配几 个属于不同语义角色的名词词组。 配价语法理论的基本精神是：
1.句法旨在研究句子，对于句子不仅要注意它所包含的词， 更要注意它所隐含的词与词之间的句法关联。这种句法关联在 句子表面是看不见的，但实际是存在的。 2.动词是句子的核心，我们所要注意的句法关联就是动 词与由名词性词语形成的行动元之间的关联。
语言学中的句法分析与语音学研究
语言学中的句法分析与语音学研究语言学是研究人类语言的学科，其中包括句法分析和语音学两个重要的研究领域。
句法分析是研究句子结构和语法规则的学科，而语音学则是研究语音的产生、传播和听觉特性的学科。
本文将探讨句法分析和语音学的研究方法和应用。
一、句法分析的研究方法和应用句法分析是研究句子结构和语法规则的学科，可以帮助我们理解句子的成分和句子之间的关系。
句法分析的研究方法主要有基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是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形式语法的，也可以是基于功能语法的。
形式语法是一种通过规定句子的构成成分和语法规则来分析句子结构的方法，而功能语法则更注重句子的功能和意义。
基于规则的方法可以帮助我们理解句子的结构和语法规则，但是对于复杂的句子结构和语法规则，可能需要大量的规则和例外处理，效率较低。
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。
这种方法可以根据实际语言使用情况来学习语法规则，适应性较强。
通过统计分析，可以得到句子中各个成分之间的关系和概率分布，从而帮助我们理解句子的结构和语法规则。
基于统计的方法在现代句法分析中得到了广泛应用，尤其是在机器翻译和自然语言处理等领域。
句法分析在自然语言处理和人工智能等领域有着广泛的应用。
通过句法分析，我们可以对句子进行结构化的表示，从而方便计算机对句子的理解和处理。
句法分析可以帮助机器翻译系统理解句子的结构和语法规则，提高翻译的准确性和流畅度。
句法分析还可以用于问答系统和信息检索系统等领域，帮助机器理解用户的问题和查询意图。
二、语音学的研究方法和应用语音学是研究语音的产生、传播和听觉特性的学科，可以帮助我们理解语音的物理特性和听觉感知。
语音学的研究方法主要有实验方法和计算模拟方法。
实验方法是通过实验设备和实验材料来研究语音的产生和传播。
通过实验，可以测量语音的声音频率、声音强度和声音时长等物理特性，从而了解语音的产生机制和传播规律。
语言学概论和句法讲解
句法 第三节
一、短语 词和词按照一定的结构方式组合
起来，就是短语，又叫词组。 短语本身是由词构成的，但又像
词一样充当句子成分。所以短语既有内 部结构层次问题，又有外部句法功能问 题。
句法 第三节
（一）结构类型 根据短语的结构方式，短语可分
若干结构类型。 常见的短语结构类型主要有以下
句法 第三节
叹词句是由叹词构成的句子。 如：
“喂！” “嗯？” “哦。” “啊！” “哎哟！”
句法 第三节
谓词性谓语句是以谓词或谓词性 短语为谓语的句子。
句法 第三节
根据宾语的有无和多少，可分为 三类： 1、无宾语的“主－谓”式 2、一个宾语的”主－谓（述－宾）” 式 3、两个宾语（双宾语）的
“主－谓（述－宾－宾）”式
句法 第三节
体词性谓语句是以体词或体词性 短语为谓语的句子。
这种句型是汉语的特点，在形态 变化丰富的语言中，一般没有这种句型。 即使在汉语中，这种句型也是很有限的。
句法 第三节
谓词性非主谓句是由谓词或谓词 性短语构成的非主谓句。如：
“起风了。” “熄灯了。” “谢谢！” “突然响起一阵枪声。” “从树林里跳出一只老虎。”
句法 第三节
“小心触电！” “请爱护公物！” “让我们紧密团结起来！” “有个村子叫刘家沟。” “发生什么事啦？”
这种句子不同于省略主语的主谓 句，无法或不便补出确切的主语。
句法 第三节
绝大多数句子都是由短语构成的， 因此句子的结构与短语的结构有相通之 处。但是，句子和短语除了有无句调的 区别之外，在结构上也有一些差异。
句法 第三节
一方面，有些短语是不能成句的 粘着短语，如介词短语，如：
“被小王” 表动量的联合短语，如： “一次又一次” 在有形态变化的语言如英语中， 不定式动词短语等也不能独立成句。
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
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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
句法分析-中国计算机学会
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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
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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
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感知机训练的目标函数
• 以分类错误平方最小化作为优化目标，使用梯度下降方法求解 损失函数极值
1 M MSELoss (λ ) = ∑ ( Score(Wi R , λ ) − Score(Wi * , λ )) 2 2 i= 1
• MSELoss 可以用梯度下降的方式求极值，对 lamda 求偏导
自然语言处理中的感知机
• 对每一个可能的标注，与条件组合，得到一个特 征向量，作为感知机的输入 • 标注的选择方法之一：
– 对于每一个可能的标注，用一个感知机判断输出结果 是 0 还是 1 ， 0 解释为错误标注， 1 解释为正确标注 – 问题：如果有多个标注判断为正确，怎么办？
• 标注的选择方法之一：
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依存分析模型
• 生成式依存模型
– 词汇依存概率模型（ Collins 模型） – 依存生成概率模型（ Eisner 模型）
• 判别式依存模型
– 状态转移模型 – 最大生成树模型
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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最大生成树模型
• McDonald et al., 2005 • McDonald and Pereira, 2006 • 给定一个包含 N 个词的句子，任意两个词之间 都可能存在依存关系，共有 N*(N-1) 种可能的 依存边（不能含有依存到自己的自环），只是 依存强弱不同 • 将依存强弱表示为这个完全图中边的分数。于 是，寻找最可能的依存树的任务就转化为寻找 这个完全图的最大生成树
i= 1
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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概率依存模型
(Eisner, 1996)
• 对于每棵候选依存树 T ，整棵树的生成概率定 义为树中所有节点生成概率的乘积
Gen(T ) =
∏
Gen( x)
x∈ T
• 解码的任务就是寻找生成概率最大的依存树
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
依存分析模型
• 生成式依存模型
– 词汇依存概率模型（ Collins 模型） – 依存生成概率模型（ Eisner 模型）
• 判别式依存模型
– 状态转移模型 – 最大生成树模型
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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概率依存模型
(Eisner, 1996)
给定输入语句（含词性标记）的一棵可能的依存树，设该树 中任一节点 P ，它的左孩子由近及远分别为 LC1 ， LC2 ， …， LCm ；右孩子分别为 RC1 ， RC2 ， …， RCn
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 ) 24
自然语言处理中的感知机
• 传统的感知机，只用于解决二元分类问 题 • 自然语言处理处理中，我们通常用扩展 后的感知机算法来解决更复杂的问题， 包括序列标注问题和句法分析问题，这 些问题通常都不是二元分类问题，但可 以简化为多元标注问题
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 ) 25
• 除以上特征本身，所有特征都加上父亲 - 儿 子的顺序 ord 和距离 dis ，构成一组新的， 更细化的特征 • Ord = (Index(p) > Index(c)) ? Left : Right • Dis = abs(Index(p) – Index(c))
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
– 基于 HMM 的词性标注 (Michael Collins) – Incremental Parsing (Michael Collins) – 语言模型的训练 ( 于浩，步丰林，高剑峰 ) – Machine Translation (Percy Liang etc.)
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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最大生成树模型－特征设计
• 二元特征
Pword, Ppos, Cword, Cpos Ppos, Cword, Cpos Pword, Cword, Cpos Pword, Ppos, Cpos
p-1 p p+1 … r … c-1… c c+1
Pword, Ppos, Cword Pword, Cword Ppos, Cpos
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最大生成树模型－解码搜索
• Chu-Liu-Edmonds 算法：最大生成树算 法
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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感知机简介
• 感知机是是一种双层神经网络模型，一层为输 入层，另一层具有计算单元，可以通过监督学 习建立模式判别的能力，在判别训练中广泛应 用。 • 学习的目标是通过改变权值使神经网络由给定 的输入得到给定的输出。 • 用于解决二值分类问题。
NP PN VC QP CD CLP VP NP NP NN PU
。
我
学生 。
我 是
一
M
学生
一
个
6
个 计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
短语结构树转依存树
• 中心词映射规则示例
– 规则： IP right { IP VP } – 意义：对于句法树中标识为 IP 的节点，自右向左扫 描该节点的所有孩子，第一个出现在列表 { IP VP } 中的孩子即为中心孩子节点。其他孩子节点的中心 词将依存到中心孩子节点的中心词
∆λm = =
δ MSELoss (λ ) δλm
∑
M
i= 1
( Score(Wi R , λ ) − Score(Wi* , λ )) * ( f m (Wi R ) − f m (Wi * ))
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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感知机的训练算法
Δ λ m= 0, m =1,... , D for iter =1 to T foreach training − data : i R * N = Score ( F i , λ )− Score ( F i , λ ) foreach c m ∈C i Δ λ m=Δ λ m−η Nc m , λ m= λ m+ λ m
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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最大生成树模型－特征设计
• 词间词性标注特征， Bpos 为父亲 p 和儿 子 c 之间的一个词的词性标注
Pword, Bpos, Cpos
p-1 p p+1 … r … c-1… c c+1
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
19
最大生成树模型－特征设计
计算语言学
第9讲 句法分析（三） 刘群
中国科学院计算技术研究所 liuqun@ 中国科学院研究生院 2011 年春季课程讲义
内容提要
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
2
依存分析
• 依存结构和依存语法 • 短语结构树转依存树 • 专门的依存分析模型
– 概率依存模型 – 最大生成树模型 – 状态转移模型
依存分析简介
• 大多数语言，包括汉语和英语，满足投 射性。所谓投射性是指：如果词 p 依存 于词 q ，那么 p 和 q 之间的任意词 r 就 不能依存到 p 和 q 所构成的跨度之外
X
p … r … q … s
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
5
短语结构树转依存树
• 任何短语结构树句法分析模型输出的句法树， 通过 Yamada and Matsumoto (2003) 的中心 词映射规则即可转化为依存结构树 IP 是
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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最大生成树模型－感知机训练
训练集 T={(xt, yt), t=1..|T|} For n = 1 .. N
– For t = 1 .. |T|
• y’ = Decode(w, xt); • w = w + F(xt,yt) – F(xt,y’)
对于每一个句子 任何你选用的解码方法 得到一颗依存树
–v = 0 – For t = 1 .. |T|
• y’ = Decode(w, xt); • w = w + F(xt,yt) – F(xt,y’) • v=v+w
– End for –w_avg = v / (N*|T|)
• End for
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 ) 32
• 父亲儿子周围词性标注特征
Ppos,Ppos+1,Cpos-1, Cpos Ppos-1, Ppos, Cpos-1, Cpos Ppos, Ppos+1, Cpos, Cpos+1
p-1 p p+1 … r … c-1… c c+1
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
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最大生成树模型－特征设计
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
3
依存分析简介
• 依存分析与短语结构分析类似，但有所不同： 依存分析丢掉了跨度信息和跨度上的句法标识 是 我
X
NP PN VC VP
IP
√
NP QP NP NN
PU
。
学生 。 我 是 一 个
CD CLP
一
M
学生
4
个
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 )
– 采用无阈值的感知机，对每一个输入的特征向量，只 计算出特征加权和 v(n) ，取 v(n) 最大的标注作为最 优标注 – 目前自然语言处理中通常采用这种方法！
计算语言学讲义 (09) 句法分析 ( 三 ) 26
感知机应用
• 传统的感知机算法主要应用在两类的分类 问题上 • 当前，在自然语言处理方面有如下应用：
P </s> LCm LC2 LC1 <s> RC1 RC2 RCn </s>