自然语言理解-句法分析算法(1)
自然语言理解-句法分析算法(1)
status m
q
n
$
NP
MP
0
s1
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2
r4
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(1) NP NP NP (2) NP MP NP (3) NP n
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5
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s7 r1 r1
6
3
7
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r3
r3
r3
Stack $ 0 mMNacPPc143qNnNn2PP7765 nNP7 6
是待分析的）
3. 整数i : 状态起点（已分析子串的起点） 4. 整数j : 状态终点（已分析子串的终点） i
≤j
比如： <S NP ·VP 0, 4>
基本操作
预测（Predicator）：如果圆点右方是一个非终结符， 那么以该非终结符为左部的规则都有匹配的希望，也 就是说分析器可以预测这些规则都可以建立相应的项 目。
$
$ 0 MP 3 NP 5 NP 6
$
$ 0 MP 3 NP 5
$
$ 0 NP 4
$
$ 0 acc
$
$ 0 NP 4
n$
$ 0 NP 4 n 7
$
$ 0 NP 4 NP 6
$
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$
$ 0 acc
$
算法分析
类似深度优先搜索
如果改变备份栈顺序，可以实现其它搜索策 略。（agenda）
自然语言处理中的依存句法分析算法介绍
自然语言处理中的依存句法分析算法介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向。
而在NLP中，依存句法分析是一项关键技术，它能够帮助计算机理解句子中单词之间的语法关系。
本文将介绍几种常见的依存句法分析算法。
一、基于规则的依存句法分析算法基于规则的依存句法分析算法是最早出现的一种方法。
它通过手工编写一系列规则来分析句子中单词之间的依存关系。
这些规则通常基于语言学知识和语法规则，例如主谓关系、动宾关系等。
然而，由于语言的复杂性和多样性，编写完备的规则是一项巨大的挑战。
因此，这种方法在实际应用中存在一定的局限性。
二、基于统计的依存句法分析算法随着机器学习和统计方法的发展，基于统计的依存句法分析算法逐渐兴起。
这种方法通过从大规模语料库中学习句子的依存关系模式，来预测新句子的依存结构。
其中最著名的算法是基于最大熵模型和支持向量机的依存句法分析算法。
这些算法通过将句子表示为特征向量，并使用机器学习算法来训练模型，从而预测句子的依存结构。
三、基于神经网络的依存句法分析算法近年来，随着深度学习和神经网络的发展，基于神经网络的依存句法分析算法取得了显著的进展。
这种方法使用神经网络模型来学习句子的依存关系。
其中最著名的算法是基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和转移系统的依存句法分析算法。
这些算法通过将句子表示为词向量序列，并使用神经网络来预测句子的依存结构。
四、混合方法的依存句法分析算法除了上述三种方法，还有一些混合方法被提出来改进依存句法分析的性能。
例如，一些研究者将基于规则和基于统计的方法相结合，通过规则引导统计模型来提高分析的准确性。
另外，一些研究者将基于统计和基于神经网络的方法相结合，通过融合不同方法的优势来改进依存句法分析的效果。
总结起来，自然语言处理中的依存句法分析算法有基于规则、基于统计、基于神经网络和混合方法等几种。
词法与句法分析算法在自然语言处理中的应用
词法与句法分析算法在自然语言处理中的应用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域中的一个重要分支，涉及计算机对人类语言的理解和生成。
在NLP中，词法分析和句法分析是两个基本的任务，它们被广泛应用于文本处理、信息检索、机器翻译、语音识别和文本生成等领域。
本文将探讨词法分析和句法分析算法在自然语言处理中的应用。
一、词法分析在NLP中，词法分析（Lexical Analysis）是将自然语言文本转化为词汇序列的过程。
它的主要任务是将文本中的单词（Token）或符号提取并标准化，以便进行后续的语义分析和句法分析。
词法分析通常包括以下几个步骤：1. 分割：将文本分割成单词或符号的序列。
这个过程中，需要处理连字符、缩写、数字和标点等特殊情况。
2. 标准化：将单词或符号转化为规范形式。
比如，将单词的变形（如动词的时态和语态）统一为原形，将符号转化为标准的词汇、时间和日期格式等。
3. 词性标注：给每个单词或符号赋予它们在句子中的语法和词性。
这有助于在后续的句法分析中确定每个词的作用和功能。
词性标注通常使用标签集（Tag Set），比如：名词、动词、形容词、副词、介词、代词、连词等。
常用的词法分析算法有正则表达式、自动机、最大概率模型和条件随机场等。
其中，条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）是最常用的算法之一，它基于统计模型和特征工程来进行词性标注和分词。
CRF算法已经被应用于多种文本处理任务中，比如中文分词、命名实体识别等。
二、句法分析句法分析（Syntactic Analysis）是将自然语言文本分解成语法结构的过程。
它的主要任务是确定句子中词语之间的关系和语法结构，并生成句子的树形结构表示。
句法分析通常包括以下几个阶段：1. 词法分析：将句子分解成单词序列。
2. 上下文无关文法分析：将句子解析成基于上下文无关文法（Context-Free Grammar，CFG）的树形结构。
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。
自然语言处理的词法分析与句法分析
自然语言处理的词法分析与句法分析自然语言处理是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。
其中，词法分析和句法分析是自然语言处理的两个主要任务。
词法分析负责将一段文本分解成单词或词素，而句法分析则对文本的语法结构进行分析和解析。
本文将详细介绍词法分析和句法分析的基本概念、方法和应用。
一、词法分析1. 概念和任务词法分析是自然语言处理中的一个基础任务，主要目标是将一段文本拆分成一个个单词或词素。
词法分析可以看作是自然语言处理中最初的处理环节，在很大程度上决定了后续处理任务的难度和准确性。
具体而言，词法分析的任务包括以下几个方面：（1）分词：将连续的文本流分成一个个独立的单词。
分词在汉语处理中尤为重要，因为汉语中没有像英语中的空格来明确标识词之间的边界。
（2）词性标注：对每个单词进行词性标注，即确定它的词性类别（如名词、动词、形容词等）。
词性标注常常需要结合上下文语境进行判断。
（3）词干提取：将一个单词的派生形式还原为它的词干或原型形式。
例如，“running”和“ran”都可以还原为“run”。
2. 方法和技术（1）规则法：基于规则的词法分析方法依靠人工定义的词法规则和规则库进行分析。
这种方法简单直观，易于理解和实现，但对规则的编写需要大量的人工劳动，并且规则难以适应复杂多变的语言现象。
（2）统计法：统计法通过学习大量的语料库数据，利用统计模型来进行词法分析。
常见的统计模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
统计法的优点是能够自动学习语言规律，适应性较好，但需要大量的训练数据和计算资源。
（3）深度学习法：深度学习方法基于神经网络，通过多层的神经网络结构来进行词法分析。
典型的深度学习模型包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。
自然语言中的词法分析、语法分析、句法分析
⾃然语⾔中的词法分析、语法分析、句法分析1.词法分析词是⾃然语⾔中能够独⽴运⽤的最⼩单位，是⾃然语⾔处理的基本单位。
词法分析就是利⽤计算机对⾃然语⾔的形态 (morphology) 进⾏分析，判断词的结构和类别等。
词法分析的主要任务是：①：能正确的把⼀串连续的字符切分成⼀个⼀个的词②：能正确地判断每个词的词性，以便于后续的句法分析的实现。
常见的中⽂分词算法：（分为三类，1.基于字符串匹配（机械分词）的分词⽅法、2.基于理解的分词⽅法、3.基于统计的分词⽅法） 最⼤匹配法（正向、逆向） 1基于字符串匹配 基于词典的中⽂分词 1基于字符串匹配 基于标记法 约束矩阵法 句模切分法 神经⽹络分析算法 2.基于理解 基于统计语⾔模型（共现率） 3.基于统计 专家系统分词算法 常见分词项⽬： word分词 FudanNLP Paoding MMSEG4J jcseg ICTCLAS 智呈分词 MFSOU分词 SCWS jieba2.句法分析（语法分析）运⽤⾃然语⾔的句法和其他知识来确定组成输⼊句各成分功能。
对句⼦中的词语语法功能进⾏分析。
（每个词充当的⾓⾊，主语、谓语等）。
句法分析的基本任务是：确定句⼦的语法结构或句⼦中词汇之间的依存关系。
句法分析分为：句法结构分析和依存关系分析两种。
采⽤语法树来表⽰3.语义分析4.语⽤分析5.常见的术语： 未登录词：命名实体（⼈名、地名）、新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在分词词典中没有收录，但⼜确实能称为词的那些词。
自然语言处理中的词法分析与句法分析
自然语言处理中的词法分析与句法分析词法分析（Lexical Analysis）是指将一个句子或文本切分成一个个独立的词（Token）的过程。
在自然语言处理中，词法分析主要包括以下几个步骤：1.分词（Tokenization）：将文本切分成词。
例如，将句子“我爱自然语言处理”切分成["我", "爱", "自然语言处理"]。
分词可以使用规则、统计方法或机器学习方法进行。
2.词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个词标注其词性。
例如，将词语“自然语言处理”标注为“名词短语”，将词语“爱”标注为“动词”。
词性标注可以使用规则、统计方法或机器学习方法进行。
3.词形还原（Lemmatization）：将每个词还原为其基本形式。
例如，将动词的各种时态和语态还原为原形。
词形还原通常使用规则或基于词典的方法。
句法分析（Syntactic Analysis）是指对一个句子的结构进行分析，包括短语结构分析和依存关系分析。
句法分析的目标是确定句子中各词之间的语法关系。
在自然语言处理中，句法分析主要包括以下几个步骤：1.短语结构分析（Phrase Structure Parsing）：根据语法规则，将句子分解成短语（Phrase）。
短语结构分析可以使用基于规则的方法（如上下文无关文法）或基于统计的方法（如基于机器学习的方法）。
2.依存关系分析（Dependency Parsing）：确定句子中词与词之间的依存关系。
依存关系表示词与词之间的句法关系，如主谓关系、动宾关系等。
依存关系分析可以使用基于规则的方法或基于统计的方法。
词法分析和句法分析是自然语言处理中两个重要的步骤。
词法分析解决了单词划分和词性标注的问题，为后续的句法分析提供了基本的信息。
句法分析则进一步对句子的结构和语法关系进行了深入分析，为理解句子的意义和进行更高级的语义分析奠定了基础。
使用AI技术进行自然语言处理的常用方法
使用AI技术进行自然语言处理的常用方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中一个重要的子领域，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
随着人们对自然语言处理应用的需求日益增长，AI技术在该领域得到了广泛应用。
本文将介绍一些常用的AI技术和方法，以实现有效的自然语言处理。
一、词法分析词法分析是NLP中最基础的任务之一，它涉及将句子拆分成单词并标记它们的属性。
通常，词法分析会使用标注器（Tagger）来为每个单词确定其类型或形式。
标注器根据任务需求可以是基于规则、统计模型或深度学习模型而设计。
1. 基于规则的标注：这种方法使用预定义的规则来确定每个单词的特征，例如正则表达式或简单规则集。
但是这种方法对于复杂结构或未知文本效果不佳。
2. 基于统计模型的标注：统计模型利用已经标记过的训练数据学习概率模型，并基于学习到的概率来为新句子中每个单词打标签。
常用的统计模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和最大熵模型（Maximum Entropy Model, MEM）等。
3. 基于深度学习的标注：近年来，基于深度学习的NLP方法成为发展的热点。
使用深度学习模型如循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）可以更准确地为文本打上标签。
二、句法分析句法分析是NLP中一个重要而复杂的任务，旨在确定句子中单词之间的依赖关系。
通常，句法分析可以通过两种方法来完成：基于规则和基于统计。
1. 基于规则的句法分析：这种方法使用人工定义的语法规则来解决句法分析问题。
例如，上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG）是一种流行的形式化语言表示方法，它将句子表示为推导树，并使用产生式规则描述单词之间的关系。
自然语言理解精品PPT课件
自然语言理解的一般问题(6)
• 语言学的研究－理解的层次 – 语音分析：找出最小可独立的声音单元----音素 – 词法分析：找出词汇的各个词素（词根），从中获得语 言学信息 例：我们研究所有东西;把手放在桌上 我们--研究所--有--东西 （交叉歧义） 我们--研究--所有--东西 把--手--放在--桌上 （组合歧义） 把手--放在--桌上
10
自然语言理解的一般问题(9)
• 研究目标
– 建立一个足够精确的语言数学模型使计算机通过编程来 完成自然语言的相关任务。如：听、读、写、说，释义 ，翻译，回答问题等。通过语言索取信息，由此能力则 说明该系统对语言已理解了 。
11
自然语言理解的一般问题(10)
自然语言的层次划分及对应技术
理论 模板匹配、基于规则
9
自然语言理解的一般问题(8)
• 语言学的研究－理解的层次
– 语义分析：通过分析找出词义，结构意义及其结合意义，从而确定 语言所表达的真正（实际）含义或概念。在语言自动理解中，语义 越来越成为一个重要的研究内容。（尤其是对话系统）
你打我 我打你
– 语用分析：研究语言所在的外界环境对语言使用所产生的影响。描 述语言的环境知识、语言与语言使用者在某个给定语言环境中的关 系。为确定真正含义，对表达的结构重新加以解释。（故宫、一块 ）
14
自然语言理解的一般问题(13)
• 自然语言理解的研究大体上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法－语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
6
自然语言理解的一般问题(5)
• 语言学的研究
自然语言理解-句法分析算法(1)概要
3 NP MP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
4 S’ NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
2 MP m q.
期望分析结果
Top-down
自顶向下的方法又称为基于预测的方法。 这种方法是先产生对后面将要出现的成分的预期，然 后再通过逐步吃进待分析的字符串来验证预期。 如果预期得到了证明，就说明待分析的字符串可以被 分析为所预期的句法结构。 如果某一个环节上预期出了差错，那就要用另外的预 期来替换（即回溯）。 如果所有环节上所有可能的预期都被吃进的待分析字 符串所“反驳”，那就说明待分析的字符串不可能是 一个合法的句子，分析失败。
(1) NP NP NP (2) NP MP NP
(3) NP n
(4) MP m q
Stack
Input Queue
Backup Status
$ 0 acc m 14 MP NP 3qNP n NP n 27 7 6 5 NP n 76
m$ q n $ n q$ n n$ n$
( $ 0 NP 4 ) ( n $ )
m
一
n
火车
带回溯的LR
组成部分
Shift-Reduce-Goto 表 分析栈 输入队列 引入备份状态，解决移进规约冲突
LR 分析表的构造
0 S’ .NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
1 MP m. q
自然语言处理导论课(语言知识部分)要点
“自然语言处理导论”课（语言知识部分）要点詹卫东 北京大学中文系 2018-11第1讲 第一部分 语言与语言学概述第二部分 汉语的构词法与中文文本自动分词中的问题1. 如何认识我们人类的自然语言？（1）语言的功用： 交际工具、思维工具 （语言是知识的载体）（2）语言的外在形式：有声语言（听觉系统）、书面语言（视觉系统）、体态语/手势语（视觉系统）（3）语言的内在性质：符号性（任意、理据）、结构性（离散、线性、层次、组合、聚合） → 稳定与变异2. 语言学：关于语言的知识系统观念变迁：（1）看作法律的语言学 → （2）看作生物学的语言学 → （3） 看作化学的语言学 → （4）看作数学的语言学 核心内容：（1）句法学 （2）语义学 （3）语用学两个任务：（1）观察语言现象（知其然） （2）解释语言现象（知其所以然）3. 汉语构词法：基本单位：语素（词根、词缀、词尾） 构词模式（17种）：单纯词（7）、合成词（复合6、重叠2、附加2）造词形式：仿词、缩略、词语变形/语言游戏 （新词涌现：各类网络新词，合音、译音、谐音、拼音、缩略……） 词的内部层次（语素组）4. 中文文本自动分词中的问题词的定义（语法学定义、词典定义type 、语料库定义token ）分词歧义（交集型歧义，组合型歧义），交集型歧义链长未登录词（专名、领域词/术语、新词、非汉语词/字母词）第2讲 汉语的句法结构系统与词类划分1. 词类划分的目的：词类（聚合关系） → 构建/表述语法系统（组合关系）2. 词类划分的依据： 意义、形态、句法功能√ 如何确定句法功能的框架？3. 现代汉语词类划分的具体操作：汉语的基本句法结构系统：主谓、述宾、述补、状中、定中、连谓、联合、的字、地字、所字、介宾、方位、数量 词类的层级划分与各类的鉴别标准（20个词类） 4. 词类划分中的若干问题（1）词的同一性：词形、词音、词义（2）词的多功能性（3）词的临时功能（活用）（4）词的兼类（5）词类的相对性 * 5. 现代汉语语法信息词典 词类 + 属性特征描述 （面向人的词类划分体系 vs. 面向计算机的词性标记集+特征描述）第3讲句法分析1. 句法分析任务：句法结构知识（语法模型）+ 分析算法（在语法模型中寻找正确的“树”）2. 句法结构的形式表示模型：上下文无关文法，依存文法3. 句法结构歧义：外显型歧义-内含型歧义真歧义-准歧义-伪歧义4. 句法分析算法：CYK算法、Earley算法、LR算法、GLR算法……5. 现代汉语句法结构系统：常规结构（每类结构的特点，包括成分间关系、形式特点）短语（词组）结构分析的原则：成分独立；功能约束；意义一致；系统普适非常规结构：易位、插入、省略第4讲语义分析1. 语义分析任务：给出句子的语义表示：谓词逻辑表达式、语义网络、概念依存图、框式图组合性原则（principle of compositionality）: 词义+结构义2. 词汇语义：语义特征集、语义分类树、语义关系网基于词典释义的语义特征分析、基于句法格式等义变换的语义特征分析配价/论元结构理论、框架语义、生成词库论3. 语义知识与句法分析的融合特征结构、合一运算（Unification）、加入了合一运算的CYK算法第5讲语篇分析1.篇章的连贯性衔接手段：代词回指、零形回指、词语关联、结构关联、语义关联2.篇章结构分析篇章层级结构与篇章单元之间的关系(Rhetorical Structure Theory，RST:23种)Penn Chinese Discourse Treebank（11种）中文复句内部小句间关系（14种）3. 篇章指代分析指代语言成分（人称代词、反身代词、零形成分）指代实物（直指）面称/背称通指/专指语段中心成分理论（Centering Theory）forward-looking center / backward-looking center / preferred centerCentering transition state: continue / retain / smooth shift / rough shift附：自然语言理解中的语用因素指示语理论（deixis）会话含义理论（conversational implicature: Grice’s theory of implicature）言语行为理论（speech act）话语结构的语用分析（conversational structure）。
自然语言处理中常见的句法分析方法
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其主要目的是让计算机理解和处理人类语言。
在NLP中，句法分析（Syntax Analysis）是一个重要的环节，它涉及到对语言中句子的结构和语法关系进行分析和理解。
本文将介绍自然语言处理中常见的句法分析方法，包括基于规则的句法分析、基于统计的句法分析和基于深度学习的句法分析。
基于规则的句法分析是句法分析的早期方法之一，它基于形式化的语言学知识和语法规则进行句子结构的分析。
这种方法的优点是能够精确地描述语法规则和句子结构，但是缺点是需要大量的手工工作和语言学知识。
另外，由于自然语言的复杂性和灵活性，基于规则的句法分析在实际应用中受到了一定的限制。
基于统计的句法分析是一种利用统计模型和语料库数据进行句子结构分析的方法。
这种方法通过分析大量的语料库数据，利用统计学方法来推断句子结构和语法关系。
基于统计的句法分析可以自动学习语言的特征和规律，因此能够适应不同的语言和语境。
然而，由于统计模型对训练数据的依赖性较强，当语言的规则和结构复杂时，基于统计的句法分析也容易出现错误。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的句法分析方法逐渐成为了主流。
深度学习技术通过构建深层神经网络模型，能够学习和表达复杂的语言特征和结构，因此在句法分析中取得了较好的效果。
深度学习模型能够自动学习语言的表示和特征，提高了句法分析的准确性和鲁棒性。
同时，深度学习模型还能够结合大规模语料库数据进行端到端的训练，因此在实际应用中取得了很好的效果。
总的来说，自然语言处理中的句法分析方法经历了从基于规则到基于统计再到基于深度学习的演变。
随着技术的不断发展，基于深度学习的句法分析方法在NLP领域中表现出了较好的效果，成为了当前的主流方法。
然而，句法分析是一个复杂且具有挑战性的问题，其准确性和鲁棒性仍然需要不断的改进和完善。
未来，随着NLP技术的不断发展和深入，我们有理由相信句法分析方法会取得更大的进步，为人工智能的发展和应用提供更好的支持。
自然语言处理的词法分析与句法分析
自然语言处理的词法分析与句法分析自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理自然语言。
其中的词法分析与句法分析是NLP中的两个重要步骤，它们分别涉及了对文本中词汇和句子结构的处理与分析。
通过对文本的词法分析与句法分析，计算机可以更好地理解文本的含义，实现自动化的语言处理与生成。
词法分析主要涉及对文本中的词汇进行识别和划分的过程，包括词法上的处理和标注。
在NLP中，词法分析通常会涉及分词、词性标注、实体识别等任务。
分词是将文本按照语义单位进行划分的过程，是NLP中的基础任务之一。
通过分词，可以将文本中的字符序列转换为有意义的词汇序列，为后续的语言处理任务提供基础支持。
词性标注是指对文本中的每个词汇进行词性的标注，如名词、动词、形容词等。
词性标注是NLP中的重要任务之一，它可以帮助计算机更好地理解文本的语法结构和含义，为句法分析提供基础支持。
在词法分析中，词性标注的准确性对后续的文本处理任务具有重要影响，因此需要设计高效准确的词性标注算法。
实体识别是词法分析中的一项重要任务，旨在识别文本中的命名实体，如人名、地名、机构名等。
通过实体识别，可以帮助计算机更好地理解文本的含义，实现更精准的信息提取和语义分析。
实体识别通常需要利用领域知识和语义信息，结合机器学习技术进行模型训练和优化，实现高效准确的文本处理和分析。
与词法分析不同，句法分析主要涉及对句子的结构和语法进行分析和解析的过程。
句法分析是NLP中的关键步骤之一，它可以帮助计算机理解句子的句法结构和语义关系，实现对文本的深层理解和处理。
句法分析通常会涉及依存句法分析、短语结构句法分析等任务，可以为语义分析和文本生成等任务提供支持。
依存句法分析是一种常用的句法分析方法，它旨在分析句子中词汇之间的依存关系，包括中心词和从属词之间的依存关系。
在依存句法分析中，通常会构建依存树或依存图，描述句子中词汇之间的依存关系，帮助计算机理解句子的结构和含义。
自然语言处理中的句法分析工具介绍
自然语言处理中的句法分析工具介绍自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是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。
而句法分析则是NLP中的一个关键任务，它的目标是分析句子的结构和语法关系，从而提取出句子中的主语、谓语、宾语等重要成分。
在句法分析领域，有许多优秀的工具可供选择。
其中，最常用的句法分析工具之一是斯坦福句法分析器（Stanford Parser）。
斯坦福句法分析器是由斯坦福大学开发的一款开源工具，它基于概率上下文无关文法（PCFG）模型，能够对句子进行分词、词性标注和句法分析等处理。
该工具具有较高的准确性和稳定性，在学术界和工业界被广泛应用。
除了斯坦福句法分析器，还有一些其他流行的句法分析工具，如NLTK、Spacy和CoreNLP等。
NLTK是Python中最常用的自然语言处理库之一，它提供了丰富的句法分析功能，包括基于规则的句法分析和基于统计的句法分析。
Spacy是另一个流行的NLP库，它以其高效的性能和易用性而闻名，并提供了句法分析的功能。
CoreNLP是斯坦福大学开发的一套NLP工具，其中包括了强大的句法分析功能，可以进行依存句法分析和成分句法分析等任务。
这些句法分析工具都有各自的特点和适用场景。
斯坦福句法分析器在句法分析的准确性方面表现优异，适用于对文本进行深入分析的场景。
NLTK则提供了丰富的句法分析算法和模型，可以满足不同需求。
Spacy则以其高效的性能和易用性受到广泛欢迎，适用于需要快速处理大规模文本的场景。
CoreNLP则是一个功能强大的整合工具，可以满足多种NLP任务的需求。
句法分析工具在自然语言处理中扮演着重要的角色，它们可以帮助我们理解和处理文本数据。
通过句法分析，我们可以提取出文本中的重要信息，如句子的主谓宾结构、修饰关系等，从而为后续的文本分析和语义理解提供基础。
句法分析工具的发展和应用也为自然语言处理的研究和应用带来了许多新的机遇和挑战。
自然语言处理的工作原理
自然语言处理的工作原理自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域中一项重要的技术，旨在让计算机能够与人类自然语言进行交互和理解。
NLP 的工作原理涉及词法分析、句法分析、语义理解等多个步骤，本文将逐一介绍这些步骤及其工作原理。
一、词法分析词法分析是 NLP 的第一步骤，其目的是将自然语言文本切分为若干个有意义的词语或标记。
这可以通过利用词典和语法规则进行分词和词性标注来实现。
在词法分析中，常用的算法包括最大匹配法、统计模型和机器学习算法等。
二、句法分析句法分析是 NLP 的第二步骤，其任务是分析和理解自然语言中的句子结构和句子成分之间的关系。
句法分析可以根据语法规则和上下文信息来确定句子中每个词的句法角色，如主语、谓语、宾语等。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法、概率模型和神经网络模型等。
三、语义理解语义理解是 NLP 的第三步骤，其目标是理解自然语言表达的实际含义。
语义理解可以通过词汇语义分析、句法语义分析和语义角色标注等技术来实现。
这些技术可以根据上下文信息和语言的语义规则，推断出句子的语义信息，使计算机能够准确理解人类的意图和需求。
四、语言生成语言生成是 NLP 的一个重要领域，其任务是根据计算机的模型和知识，生成自然语言的表达。
语言生成可以通过规则系统、统计模型和深度学习等方法来实现。
在语言生成中，可以根据输入数据和上下文信息，生成有逻辑性的自然语言响应，使计算机能够与人类进行自然的对话。
五、文本分类与情感分析文本分类和情感分析是 NLP 中的两个重要任务。
文本分类的目标是将文本按照其语义或主题进行分类，常见的方法包括支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习等。
情感分析的目标是分析文本中的情感倾向，常用的方法包括基于规则的情感分析和基于机器学习的情感分析。
六、问答系统与对话系统问答系统和对话系统是 NLP 的两个重要应用领域。
问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题，常见的方法包括基于模式匹配的规则系统和基于学习的方法。
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。
第9章 句法分析-1
9.2 短语结构分析
英语中的结构歧义随介词短语组合个数的增加 而不断加深的，这个组合个数我们称之为开塔兰
数(Catalan number，记作CN)。 如果句子中存在这样 n (n为自然数)个介词短 语，CN可由下式获得 [Samuelsson, 2000]：
2n 1 CN n n1
数据结构
线图(Chart)：保存分析过程中已经建立的成分(包 括终结符和非终结符)、位置(包括起点和终点)。通 常以 n×n 的数组表示(n 为句子包含的词数)。 代理表(待处理表)(Agenda)：记录刚刚得到的一些 重写规则所代表的成分，这些重写规则的右端符号 串与输入词性串(或短语标志串)中的一 段完全匹配， 通常以栈或线性队列表示。 活动边集(ActiveArc)：记录那些右端符号串与输入 串的某一段相匹配，但还未完全匹配的重写规则， 通常以数组或列表存储。
－ Top-down: Depth-first/ Breadth-first
－ Bottom-up
宗成庆：《自然语言理解》讲义，第 9 章 11/136
9.2 短语结构分析
基于 PCFG 的分析方法
PCFG: Probabilistic Context-Free Grammar (有时也写作 Stochastic CFG, SCFG) 其他统计模型
Det 1 N
ActiveArc
Chart
Acts
NP Det ◦ N (1,2) Det (1, 2)
NP Det N ◦ (1,3) N (2, 3) S NP◦ VP(1, 3) NP(1, 3)
11 VP V ◦ NP(3, 4) 12 V (3, 4) V Det N Prep …… Det
自然语言处理中的句法分析方法
自然语言处理中的句法分析方法句法分析是自然语言处理中的一个重要研究领域，它旨在通过分析句子的结构和语法关系，帮助计算机理解和处理人类语言。
在这篇文章中，我们将探讨几种常见的句法分析方法，并讨论它们的优缺点以及应用领域。
一、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。
它基于语法规则和词汇知识，通过一系列规则来分析句子的结构。
例如，一个简单的规则可以是“名词短语由一个名词和一个形容词修饰词组成”。
这种方法的优点是简单直观，易于理解和实现。
然而，由于语言的复杂性和多义性，基于规则的方法往往难以覆盖所有情况，而且需要大量的人工规则编写，不适用于大规模的语料库。
二、统计句法分析方法统计句法分析方法是一种基于机器学习的方法，它通过训练模型来预测句子中的语法结构。
常用的统计模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）和最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）。
这些模型通过学习大量标注好的语料库，从中学习句法规则和语法关系。
与基于规则的方法相比，统计方法更加灵活，能够处理复杂的语言现象和多义性。
然而，统计方法需要大量的标注数据和计算资源，并且对于未见过的句子可能表现不佳。
三、基于转换的句法分析方法基于转换的句法分析方法是一种基于转换操作的方法，它通过一系列转换操作将输入句子转换为语法树。
其中最著名的方法是依存句法分析，它通过分析单词之间的依赖关系来构建句子的语法结构。
依存句法分析方法的优点是简单高效，适用于大规模语料库和实时处理。
然而，依存句法分析方法对于多义性和歧义性的处理相对困难，而且对于长句子的处理效果可能不佳。
四、深度学习句法分析方法近年来，随着深度学习的发展，深度学习方法在句法分析中取得了显著的进展。
深度学习方法通过神经网络模型学习句子的语法结构和语义关系。
自然语言处理中的句法分析算法综述与分析
自然语言处理中的句法分析算法综述与分析自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能的重要分支之一，旨在帮助计算机理解和处理人类语言。
在NLP的研究中，句法分析是一个关键的任务，它涉及对句子结构和语法关系的分析和理解。
本文将对自然语言处理中的句法分析算法进行综述与分析。
句法分析可以被看作是将自然语言句子转换为结构化的树状表示形式，以便于计算机进一步理解和处理。
根据不同的算法和方法，句法分析可以分为基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法主要依赖于事先定义好的语法规则，通过这些规则对句子进行解析和转换。
传统的基于规则的方法通常需要人工编写大量的语法规则，但是随着语言的复杂性增加，这种方法变得越来越困难和低效。
为了解决这个问题，研究者们开始探索基于统计的方法。
基于统计的方法通过分析大量的语料库数据，学习和推测句子的结构和语法关系。
这种方法不再依赖于事先定义的规则，而是通过建立统计模型来表示句子的概率分布。
其中，最常用的基于统计的句法分析算法是基于PCFG（Probabilistic Context-Free Grammar）的方法和依存句法分析。
基于PCFG的句法分析算法使用上下文无关文法来描述句子的结构，并通过训练模型来学习规则的概率分布。
这种方法首先将句子分解为分词序列，然后根据训练好的模型，推断出句子的结构及其概率。
尽管这种方法在一定程度上提高了句法分析的准确性，但由于使用了上下文无关文法的简化假设，该方法对语言的复杂性和歧义性处理仍然存在一定的局限性。
依存句法分析方法则更加注重句子中词与词之间的依存关系。
在这种方法中，句子被表示为一个依存关系图，其中每个词都是图中的一个节点，词与词之间的依存关系则用有向边表示。
依存句法分析算法通过训练模型来预测词与词之间的依存关系及其强度。
这种方法在处理语言中的歧义性和复杂结构上更加有效，因为它不受上下文无关文法的限制。
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Earley Example
1) NP 。NP NP 2) NP 。MP NP 3) NP 。n 4) MP 。m q 6) =4+5 MP m。q 8)=6+7 MP m q。 9)=2+8 NP MP。NP 10) NP 。NP NP 11) NP 。MP NP 12) NP 。n 13) MP 。m q 15)=12+14 NP n。 16)=9+15 NP MP NP。 17)=1+16 NP NP。NP 18)=10+15 NP NP。NP 24)=21+23 NP n。 25)=17+24 NP NP NP。 26)=18+24 NP NP NP。 27)=9+26 NP MP NP。
CYK Example
NP(10=9+6), NP(11=7+8) NP(9=7+4)
MP(7=1+2)
m(1) 一 q(2) 张
NP(8=4+6)
n(3), NP(4) N(5), NP(6) 火车 票
算法分析
文法必须二元化 广度优先搜索 自底向上 O(n3)，动态规划思想
Earley 算法
前提条件
文法符合chomsky范式
文法只有两种形式： A B C 其中，A,B,C都为非终结符 A a 其中，a为终结符
算法数据结构
一个二维矩阵：{ M(i , j) }
每一个元素M(i , j)对应于输入句子中某一个 跨度（Span）上所有可能形成的短语的非终 结符的集合 横坐标i：该跨度左侧第一个词的位置 纵坐标j：该跨度包含的词数
一
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q NP n 票
(4) (1)
NP n 火车
NP NP NP
一
Bottom-up
自底向上的方法也叫基于归约的方法。 这种方法是先逐步吃进待分析字符串，把它们 从局部到整体层层归约为可能的成分。 如果整个待分析字符串被归约为开始符号S， 那么分析成功。 如果在某个局部证明不可能有任何从这里把整 个待分析字符串归约为句子的方案，那么就需 要回溯。 如果经过回溯始终无法将待分析字符串归约为 S，那么分析失败。
扩展：活动弧+完成弧 触发：完成弧
m
q
MP .m.q MP .m q.
算法描述
1。将所有单词作为完成弧放入agenda，按某种排序 策略排序，把结果表清空。 2。如果agenda为空，转入6 3。从agenda中取出一条弧，如果是覆盖整个句子完 成弧且规则右部是可接受文法符号，那么将弧放入结 果表 4。如果不是，则进行弧的扩展与触发，将产生的新弧 放入agenda，放入时满足agenda的排序规则 5。转入2 6。如果结果表空，则分析失败，否则返回结果表中的 内容
Top-down
NP MP NP NP MP NP (2)
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q (4)
一
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q NP
(4) (1)
NP
NP NP NP
(1) NP NP NP (2) NP MP NP
(3) NP n
(4) MP m q
Stack
Input Queue
Backup Status
$ 0 acc m 14 MP NP 3qNP n NP n 27 7 6 5 NP n 76
m$ q n $ n q$ n n$ n$
( $ 0 NP 4 ) ( n $ )
算法描述
初始化 For int i = 0 to n-1 if W(i,i+1) == a && exit Aa Add A to M(i,i+1) 计算 For int l = 2 to n for int k = 0 to n-l for int j = 1 to l-1 for each A B C if(B in M(k,k+j) and C in M(k+j, k+l)) add A to M(k, k+l) 结果 M(0, n) is the set of all results;
句法分析算法
上海交通大学 陈玉泉
内容提要
概述 带回溯的LR 分析法 CYK Earley Chart Parsing
概述
程序设计语言分析算法
递归下降 LL LR
特点
高效 排歧策略简单
First集 Follow集 算符优先级
自然语言文法的特点
歧义
过程（cont.）
$0 $0m1 $0m1q2 mqnn$ qnn$ nn$
$ 0 MP 3
$ 0 MP 3 n 7 $ 0 MP 3 NP 5
nn$
n$ n$
$ 0 MP 3 NP 5 n 7 $ 0 MP 3 NP 5 NP 6 $ 0 MP 3 NP 5
$ $ $
$ 0 NP 4 $ 0 NP 4 n 7 $ 0 NP 4 NP 6
m
一
n
火车
带回溯的LR
组成部分
Biblioteka Shift-Reduce-Goto 表 分析栈 输入队列 引入备份状态，解决移进规约冲突
LR 分析表的构造
0 S’ .NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
1 MP m. q
比如： <S NP ·VP 0, 4>
基本操作
预测（Predicator）：如果圆点右方是一个非终结符， 那么以该非终结符为左部的规则都有匹配的希望，也 就是说分析器可以预测这些规则都可以建立相应的项 目。 扫描（Scanner）：如果圆点右方是一个终结符，就将 圆点向右方扫描一个字符间隔，把匹配完的字符“让” 到左方。 归约（Completer）：如果圆点右方没有符号（即圆点 已经在状态的结束位置），那么表示当前状态所做的 预测已经实现，因而可以将当前状态（Si）与已有的 包含当前状态的状态(Sj)进行归约（合并），从而扩大 Sj覆盖的子串范围
3 NP MP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
4 S’ NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
2 MP m q.
描述
规则中加入“.”表示当前分析程度 一张二维表 引入预测机制 这个算法可以认为是三个步骤的不断循 环：
预测（predict） 扫描（scan） 完成（complete）
基本概念
一个状态由四部分组成：
1. 2.
3. 4.
上下文无关文法规则 圆点·（圆点左边的部分是已分析的，右边 是待分析的） 整数i : 状态起点（已分析子串的起点） 整数j : 状态终点（已分析子串的终点） i ≤j
n$ $ $
$ 0 NP 4
$ 0 acc
$
$
$ 0 NP 4
$ 0 acc
$
$
算法分析
类似深度优先搜索
如果改变备份栈顺序，可以实现其它搜索策 略。（agenda）
自底向上 复杂度为指数
思考：有没有办法变成多项式？（GLR）
CYK
组成部分
一张二维表，存储中间结果
从小的成分，逐渐计算到大的成分
最左触发，向右扩展，后进先 出的图算法
NP.NP NP. NP.MP NP. NP.NP NP.
Grammar:
•NP NP NP •NP n •NP MP NP
NP .MP NP. MP .m q.
NP.n.
NP.n.
•MP m q
m
MP.m.q NP .MP. NP
过程
The Shift-reduce Table and the parsing process
status 0 1 2 3 4 5 6 7 r4 s1 s1 s1 r2 s1 r1 r3 r2 r1 r3 m s1 s2 r4 r4 s7 s7 s7 r2 s7 r1 r3 acc r2 r1 r3 r4 5 6 6 6 3 3 3 3 q n s7 $ NP 4 MP 3
NP.NP.NP
一
0 1
Extended arcs
张
2
火车
3
Triggered arcs
票
4
Agenda的作用
实现多种搜索策略：
后进先出，深度优先 先进先出，广度优先 启发式搜索
算法分析
灵活
自底向上 O(n3)
Thank you!
歧义最大数量： 真歧义和伪歧义
咬死猎人的狗（v n 的 n） 建设公路的需要 （v n 的 n） 他和我的爸爸（r 和 r 的 n） 他和他的爸爸（r 和 r 的 n）
算法应该……
容纳歧义
允许二义文法 任何可能结果都应计算到 在多项式时间内得到结果 具备排序机制，启发式搜索策略