统计自然语言处理--概率句法分析
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。
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门涉及文本语言处理的技术。
而在NLP的研究中，句法分析是其中一个重要的部分。
句法分析是指对输入的文本进行分析，得出文本中句子的各种语法成分、用户意图、以及各种句子关系等信息的技术。
在实际应用中，句法分析可以帮助处理机器语言，句子的自动纠错和语音转写等领域。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，句法分析的方法也逐渐多样化。
下面将主要介绍一下几种常见的句法分析方法。
1.基于规则的句法分析方法基于规则的句法分析方法，顾名思义，是通过对语言的各种规则进行分析和推理，以得出句子的语法成分。
该方法的优点是严谨而精准，但是缺点也十分明显，其成本大。
由于自然语言几乎具备无限的表达形式，并且语言规则极其复杂繁琐，因此，基于规则的句法分析算法的精准度与复杂度存在一定的矛盾，当使用规则繁琐的方法来实现处理时，容易非常耗费时间和资源。
2.基于统计的句法分析方法与基于规则的方法不同，基于统计的句法分析方法是利用大量已经标注过的语料库来训练模型，并通过模型的统计学习方法来推断句子的语法成分。
基于统计的方法通常不需要精细的语法规则库，因此，其优点是更加灵活、高效，同时可以适应更广泛的语言规则。
基于统计的方法主要包括两个步骤：特征提取和机器学习。
在特征选取步骤中，特征选择器将文本转换为向量的形式，以便下一步使用机器学习算法。
特征选择器通常使用的是n-gram统计方法，它是一种从文本中提取n个字母或单词的技术。
在机器学习步骤中，会使用一些基本的机器学习算法来解决问题，例如支持向量机（SVM）和最大熵模型（MaxEnt）。
统计学习器通过学习样本在同类性质中的分布，进而产生分类器，以对文本数据进行分类。
3.基于深度学习的句法分析方法基于深度学习的句法分析方法是近年来出现的一种新型方法，是一种使用神经网络来学习数据特征进行句法分析的方法。
自然语言处理中句法分析与语义分析技术研究
自然语言处理中句法分析与语义分析技术研究自然语言处理(NLP)是对自然语言进行计算机处理的研究领域，它的研究范围非常广泛，包括各种领域，如文本分类、机器翻译、情感分析、自动问答等等。
其中，句法分析和语义分析是NLP中非常重要的两个技术，接下来我们就来详细了解一下这两个技术在自然语言处理中的应用。
一、句法分析句法分析是指对自然语言中的句子进行分析，确定其语法结构的过程。
它是NLP中最基本、最核心的技术之一。
句法分析主要有两种方法：基于规则的方法和基于统计机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的方法是指基于语言学规则来分析句子的结构和成分，传统的语法分析器通常就是采用这种方法。
这种方法需要手动编写语法规则，并借助于形式化方法表示语法规则，对于一些歧义性很小的句子可以得到比较好的分析结果。
但是，基于规则的方法对于歧义性大的句子效果并不理想，因为语言是一种含义丰富、多义性较大的现象，用规则分析难免会造成歧义。
而且编写规则需要依赖句法学家的专业知识，需要投入大量时间和精力。
2.基于统计机器学习的方法基于统计机器学习的方法是指基于大量语料库进行训练，使用统计模型来分析句子结构和成分。
这种方法不需要手动编写规则，而是使用机器学习算法自动从语料库中学习语言规则。
这种方法的优势在于能够自适应地根据训练集自动学习语言规则，并能够处理一些歧义性大的句子。
然而，这种方法的缺点在于需要大量的数据集支持，同时需要处理蕴含关系和推理等复杂问题。
二、语义分析语义分析是指对句子的意义进行分析，确定其所表达的含义。
语义分析在NLP 中非常重要，因为语言的含义是非常复杂的，需要通过机器分析才能发掘其中的信息。
1.基于词汇的方法基于词汇的方法是指通过分析句子中每个单词的含义来确定该句子的整体含义。
这种方法通常是通过词汇语义相似度比较来实现。
例如，这句话：“我要买一张机票”，可以提取出“买”和“机票”两个词，通过比较它们的语义关系来推断出这句话的含义。
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。
自然语言处理中常见的句法分析评估指标
自然语言处理中常见的句法分析评估指标自然语言处理（NLP）是一门研究人类语言和计算机之间交互的学科，其中句法分析是NLP中的一个重要领域。
句法分析主要是指对句子的句法结构进行识别和分析，以便于计算机更好地理解句子的语法和语义。
在进行句法分析的过程中，评估指标是非常重要的，它可以帮助我们评估句法分析系统的性能和准确度。
本文将介绍自然语言处理中常见的句法分析评估指标。
1. 准确率（Precision）准确率是句法分析领域中常见的评估指标之一，它指的是在所有被系统识别为正例的样本中，有多少是真正的正例。
在句法分析中，准确率可以用以下公式来表示：准确率 = 系统正确识别的句法结构数量 / 系统总识别的句法结构数量准确率的计算可以帮助我们了解句法分析系统在识别句法结构时的准确程度，是评估系统性能的重要指标之一。
2. 召回率（Recall）召回率是句法分析中另一个重要的评估指标，它指的是在所有真正的正例中，有多少被系统正确地识别出来。
在句法分析中，召回率可以用以下公式来表示：召回率 = 系统正确识别的句法结构数量 / 真实的句法结构数量召回率的计算可以帮助我们了解句法分析系统在识别句法结构时的完整性和覆盖范围，是评估系统性能的另一个重要指标。
3. F1值（F1 Score）F1值是准确率和召回率的一个综合指标，它可以帮助我们综合评估句法分析系统的性能。
F1值的计算公式如下：F1值 = 2 * (准确率 * 召回率) / (准确率 + 召回率)F1值的计算综合考虑了准确率和召回率，可以帮助我们更全面地评估句法分析系统的性能。
4. 未标记依存度（Unlabeled Attachment Score, UAS）未标记依存度是句法分析中常用的评估指标之一，它用于评估句法分析系统对句子中依存关系的识别能力。
未标记依存度的计算公式如下：UAS = 系统正确识别的依存关系数量 / 总依存关系数量未标记依存度可以帮助我们评估句法分析系统对句子中依存关系的识别准确度，是评估系统性能的重要指标之一。
统计学在自然语言处理中的应用
统计学在自然语言处理中的应用自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要子领域，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
统计学是NLP中一种重要的数学工具，通过概率统计的方法分析语言数据，为NLP任务提供支持和解决方案。
一、语言模型语言模型是NLP中一个基础且重要的任务，其目标是估计一句话在语言中出现的概率。
通过统计方法，可以根据给定的文本数据，利用马尔科夫假设、n-gram模型等建立语言模型。
语言模型可以用于自动文本生成、机器翻译、拼写校正等任务中。
二、词法分析词法分析是将自然语言文本转化为有意义的词语序列的过程。
统计学在词法分析中发挥了重要作用，如基于统计的分词方法、词性标注和命名实体识别等。
这些方法通过统计分析大规模的语料库，学习词语和句子的统计特征，从而提高分词、词性标注和命名实体识别的准确性。
三、句法分析句法分析是研究句子结构的任务，其目标是确定句子中各个词语的句法关系，如主谓关系、动宾关系等。
统计学在句法分析中起到了重要的作用，如基于统计的PCFG（Probabilistic Context-Free Grammar）模型、条件随机场(CRF)等。
这些统计模型通过学习大量句子的统计规律，能够自动学习和预测句子的句法结构。
四、语义理解语义理解是研究句子意义的任务，包括词义消歧、语义角色标注、情感分析等。
统计学在语义理解中发挥了重要作用，如基于统计的词向量表示、词义排名算法和情感分类模型等。
这些统计方法通过统计分析大规模的语料库，学习词语和句子的语义特征，从而提高语义理解的准确性。
五、机器翻译机器翻译是将一种语言的文本自动转化为另一种语言的任务，统计学在机器翻译中起到了重要的作用。
基于统计学的机器翻译方法，如基于短语的模型、基于句法的模型和神经网络机器翻译，通过统计分析平行语料库，学习源语言和目标语言之间的统计规律，从而实现自动的机器翻译。
自然语言处理中常见的句法分析方法(五)
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门涉及人工智能和语言学的交叉学科，其目的是使计算机能够理解、解释和处理人类语言。
句法分析是NLP中的一个重要环节，它的作用是分析句子的结构和语法关系，以便计算机能够理解句子的意思并进行后续处理。
一、基于规则的句法分析方法最早的句法分析方法是基于规则的方法，它通过事先定义的语法规则和句法树结构来分析句子的语法结构。
这种方法的优点是准确性高，但缺点是需要大量的人工编写规则，并且对于复杂的句子结构很难覆盖所有情况。
因此，基于规则的句法分析方法在实际应用中并不常见。
二、基于统计的句法分析方法随着机器学习技术的发展，基于统计的句法分析方法逐渐兴起。
这种方法利用大量的语料库数据进行训练，通过统计分析词语之间的关系来推断句子的语法结构。
其中，最为典型的方法是基于PCFG（Probabilistic Context-Free Grammar）的句法分析方法。
PCFG利用统计概率来表示语法规则的权重，从而能够更准确地分析句子的语法结构。
三、基于神经网络的句法分析方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的句法分析方法逐渐成为研究热点。
这种方法利用神经网络模型来学习句子的语法结构，并通过反向传播算法进行训练。
其中，最为典型的方法是基于递归神经网络（Recursive NeuralNetwork, RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的句法分析方法。
这些方法能够充分利用句子中词语之间的上下文信息，并在一定程度上解决了传统方法中的一些问题。
四、基于混合模型的句法分析方法除了以上提到的几种方法之外，还有一些基于混合模型的句法分析方法。
这些方法将规则、统计和神经网络等不同的模型进行融合，以期望能够克服各自方法的局限性，提高句法分析的准确性和鲁棒性。
例如，一些研究者提出了将基于规则和统计的方法进行融合的句法分析方法，取得了一定的效果。
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。
统计自然语言处理(5)--概率句法分析
最优路径
• 1. 初始化
δi(p,p) = P(Ni → wp)
• 2. 循环 • 计算子树最大概率 • δi(p,q) = max1≤j,k≤n,p≤r<qP(Ni → Nj Nk) δj(p,r) δk(r+1,q)
• 记录路径 • ψi(p,q) =argmax(j,k,r)P(Ni → Nj Nk) δj(p,r) δk(r+1,q)
Penn Treebank POS Tag
Penn Treebank Phrasal Categories
• S: simple clause (sentence) • SBAR: S’ clause with complementizer • SBARQ: Wh S’ clause • SQ: Yes/No question • SINV: Declarative inverted sentence • RRC: reduced relative clause • ADJP: adjective phrase • ADVP: adverbial phrase • NP: noun phrase • PP: prepositional phrase • QP: quantifier phrase (in NP) • VP: verb phrase • CONJP: multiword conjunction
• PCFG中的第二、三个问题
– 率已，知使句句子子w1的m ，概如率何最确大定a语rg法mGax，G 即P(计w1算m|G规) 则的概 – 寻找句子w1m的最可能的分析树P(t| w1m,G)
How to parse?
• 制定句法分析的规范 • 规范是指导性的，对象是人 • 人能够根据语义等知识标注出符合规范的句
自然语言处理中的句法分析方法及应用
自然语言处理中的句法分析方法及应用自然语言处理（Natural Language Processing，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。
在NLP中，句法分析是一项关键任务，它涉及对句子的结构和语法关系进行分析和解析。
本文将探讨句法分析的方法和应用。
一、句法分析方法句法分析是通过将句子分解为短语和句法结构来理解其语法关系。
目前，有多种句法分析方法被广泛应用于NLP任务中。
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。
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上下文无关文法（Context-Free Grammar，CFG）的产生式规则，也可以是基于依存关系的转换规则。
然而，由于需要手动编写规则，这种方法在处理复杂的语言现象和大规模语料库时效果不佳。
2. 基于统计的句法分析方法基于统计的句法分析方法通过使用统计模型来学习句子的语法结构。
其中，最常用的模型是基于马尔可夫随机场（Markov Random Fields，MRF）的条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）。
这种方法通过训练大量标注好的语料库来学习语法模型，然后使用该模型对新句子进行分析。
相比于基于规则的方法，基于统计的方法能够自动学习语言规律，并且在大规模语料库上表现出更好的性能。
3. 基于深度学习的句法分析方法近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的句法分析方法也得到了广泛应用。
这种方法使用神经网络模型来学习句子的语法结构。
其中，最常用的模型是基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（LongShort-Term Memory，LSTM）的模型。
这些模型能够自动学习句子的上下文信息，并在句法分析任务中取得了很好的效果。
二、句法分析的应用句法分析在NLP任务中有着广泛的应用。
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。
自然语言处理技术知识点归纳
自然语言处理技术知识点归纳自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是研究计算机与人类自然语言之间交互的一门学科。
它融合了计算机科学、语言学和人工智能等领域的知识，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
本文将对自然语言处理技术的一些重要知识点进行归纳和介绍。
一、语言模型语言模型是自然语言处理的基础，它描述了语言中单词或字符之间的关系。
语言模型可以用概率论的方法描述，常见的模型有n-gram模型和循环神经网络语言模型（RNNLM）。
n-gram模型是基于统计的方法，通过计算词语或字符出现的概率来预测下一个词语或字符。
而RNNLM利用循环神经网络结构，可以捕捉更长距离的语言依赖关系。
二、词法分析词法分析是将文本切分成基本的语言单元，主要包括词语和标点符号等。
常用的词法分析技术包括分词和词性标注。
分词是将连续的文本切分成独立的词语，中文分词是自然语言处理中的重要问题之一；词性标注是为每个词语标注一个词性，如名词、动词等，有助于后续的语义理解和文本分析。
三、句法分析句法分析是研究句子的结构和成分之间的关系。
它可以分析句子的语法结构，包括句子的组成成分和成分之间的关系，比如主谓关系、动宾关系等。
常见的句法分析方法有基于规则的方法、统计方法和基于神经网络的方法。
四、语义分析语义分析是理解文本的意思，包括词义消歧、情感分析、命名实体识别等任务。
词义消歧是确定词语在特定上下文中的具体含义；情感分析是判断文本所表达的情感倾向；命名实体识别是识别文本中的人名、地名、组织名等实体。
五、机器翻译机器翻译是将一种语言的文本转化为另一种语言的技术。
它可以基于规则或者统计方法进行翻译，还可以使用神经网络进行端到端的翻译。
机器翻译的目标是实现高质量、准确的翻译，并且尽可能保留原文的语义和风格。
六、问答系统问答系统是针对用户提出的问题，通过自动分析和推理，给出相应的答案。
问答系统可以基于检索的方法，也可以通过理解问题语义进行推理。
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。
自然语言处理必备知识点
自然语言处理必备知识点自然语言处理（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。
它涉及多个学科领域，包括计算机科学、语言学、数学和统计学等。
1. 分词与词性标注分词是将一段连续的自然语言文本切分成基本的语义单位——词。
词性标注则是为每个词标注其词性，如名词、动词、形容词等。
分词和词性标注是NLP中最基础的任务，也是其他任务的基础。
2. 句法分析句法分析是对句子的结构进行分析，确定其中的短语和句法关系。
常见的句法分析方法包括基于规则的分析和基于统计的分析。
句法分析对于理解句子的语法结构和语义关系具有重要意义。
3. 语义分析语义分析旨在理解句子的真实含义，包括词义消歧、指代消解、上下文推断等。
通过语义分析，计算机可以更好地理解人类的意图和需求。
4. 信息抽取信息抽取是从文本中提取结构化信息的过程，如实体识别、关系抽取等。
实体识别可以识别出文本中的人名、地名、组织机构等实体；关系抽取可以提取出实体之间的关系。
5. 机器翻译机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
机器翻译可以基于规则、统计或神经网络等方法进行，其中神经网络机器翻译在近年来取得了显著的进展。
6. 情感分析情感分析旨在识别文本中蕴含的情感倾向，如积极、消极、中性等。
情感分析在社交媒体分析、舆情监控等领域具有广泛应用。
7. 问答系统问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题。
问答系统需要对问题进行理解、信息检索、答案生成等多个步骤进行处理。
8. 文本分类文本分类是将文本分为不同类别的任务，如垃圾邮件分类、情感分类等。
文本分类可以基于机器学习算法或深度学习模型进行。
9. 语言模型语言模型是对句子的概率分布进行建模的技术。
语言模型能够判断一个句子是否合乎语法，也可以用于机器翻译、语音识别等任务。
10. 语音识别语音识别是将语音信号转换为文本的技术。
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。
nlp的原理
NLP（自然语言处理）是一门研究计算机与人类自然语言之间交互的学科。
它涉及了语言的理解、生成、翻译和对话等方面。
NLP 的目标是使计算机能够理解和处理人类语言，从而实现更智能化的人机交互。
下面将详细介绍NLP的原理。
一、语言模型语言模型是NLP的基础，它是一个概率模型，用于预测一句话或一段话在给定上下文中出现的概率。
语言模型可以分为统计语言模型和神经网络语言模型两种类型。
1. 统计语言模型统计语言模型使用统计方法来建模语言，常用的方法包括n-gram模型和基于马尔可夫链的模型。
n-gram模型是基于前n-1个词来预测第n个词的概率，它假设当前词只依赖于前面n-1个词。
基于马尔可夫链的模型则假设当前词只依赖于前面的有限个词。
这些模型通过分析大量文本数据来计算词语出现的概率，从而实现对语言的建模。
2. 神经网络语言模型神经网络语言模型使用神经网络来建模语言，常用的模型包括循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。
这些模型通过学习大量语料库中的语言规律，来预测下一个词的概率。
相比于统计语言模型，神经网络语言模型能够更好地捕捉上下文的信息，提高了语言模型的准确性。
二、句法分析句法分析是NLP中的重要任务，它用于分析句子的结构和语法关系。
句法分析可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两种类型。
1. 基于规则的方法基于规则的方法使用人工编写的语法规则来分析句子的结构。
这些规则可以是基于上下文无关文法（CFG）或依存语法。
通过应用这些规则，可以将句子分解为短语和词汇，并建立它们之间的语法关系。
2. 基于统计的方法基于统计的方法使用机器学习算法来学习句子的结构和语法关系。
常用的方法包括最大熵模型、条件随机场和图模型等。
这些方法通过训练大量带有标注的语料库，学习句子中各个部分的语法特征，从而实现句法分析。
三、语义理解语义理解是NLP的核心任务之一，它涉及对句子的意义和语境进行理解。
语义理解可以分为词义消歧、命名实体识别和语义角色标注等方面。
自然语言处理中的句法分析方法研究
自然语言处理中的句法分析方法研究自然语言处理是近年来人工智能领域中的一个热点研究方向，而其中的句法分析方法更是其重要组成部分。
本文旨在对自然语言处理中的句法分析方法进行探究和研究。
一、句法分析的概念句法分析是自然语言处理中的一个重要分支，主要研究的是句子在语法结构上的组织方式。
而在实现中，句法分析主要是运用计算机技术来解析分析句子，找出其中存在的语法结构及其关系。
简单来说，句法分析可以将一句话分解为基本的语言单位，如名词、动词等，并找出它们之间的关系。
二、句法分析的分类句法分析主要分为两种：基于规则的分析和基于统计的分析。
基于规则的分析是指使用已知的语言规则来进行句子分析，即依据语言学规律构建句子中各个词汇之间的语法结构。
而基于统计的分析则是通过训练已有的语料库，学习其中的概率模型并进行判断和预测。
在实际应用中，两种方法各有侧重，根据实际需求进行选择。
三、句法分析的实现句法分析的实现有多种方法，其中最常用的包括词法分析、句法分析和语义分析。
词法分析是实现句法分析的第一步，它将句子分解成基本的词汇单位，如名词、动词等。
而句法分析则是基于词法分析的结果，进一步分析词语间的语法结构及其关系。
语义分析则更关注的是句子的意义和表达。
在实现句法分析过程中，还可以使用多种方法和技术，如决策树、最大熵模型、隐马尔可夫模型等。
这些方法可以对不同种类和形式的句子进行分析，并从中提取出有用的信息和结构。
其中，最大熵模型是最常用的方法之一，它可以对句子的各项特征进行权重分配，从而实现准确的句法分析。
四、句法分析的应用句法分析可以应用于多个领域，最常见的应用是在计算机和自然语言交互中。
在这种情况下，句法分析可以帮助计算机解析用户输入的语言，识别其中存在的语法结构和意思。
此外，句法分析还可以应用于机器翻译、问答系统、文本分类等多个领域。
五、句法分析面临的挑战句法分析虽然在近年来有了很大的进展，但仍面临一些挑战。
其中最主要的挑战在于处理自然语言的歧义性。
自然语言处理中常见的句法分析工具(四)
自然语言处理中常见的句法分析工具自然语言处理(NLP)是指让计算机能够理解、处理和生成自然语言的技术领域。
在NLP中，句法分析是一个重要的环节，它主要是对句子的结构和语法进行分析，以便计算机能够准确地理解句子的含义。
在本文中，我们将介绍一些常见的句法分析工具，以及它们的应用和特点。
1. 基于规则的句法分析工具基于规则的句法分析工具是一种传统的方法，它主要是通过编写规则和语法来对句子进行分析。
这种方法的优点是可以提供精确的句法分析结果，但缺点是需要大量的人工编写规则，并且对于复杂的句子和语法结构处理能力有限。
常见的基于规则的句法分析工具包括Stanford Parser和Berkeley Parser。
Stanford Parser是由斯坦福大学开发的一款基于规则的句法分析工具，它采用了依存句法分析方法，能够对句子的依存结构进行准确的分析。
Stanford Parser的优点是分析结果准确，但缺点是对于复杂的句子和语法结构处理能力有限。
Berkeley Parser是由加州大学伯克利分校开发的一款基于规则的句法分析工具，它采用了组合范畴语法(CCG)方法，能够对句子的语法结构进行准确的分析。
Berkeley Parser的优点是对复杂的句子和语法结构处理能力强，但缺点是分析结果可能不够准确。
2. 基于统计的句法分析工具基于统计的句法分析工具是一种基于大规模语料库和统计模型的方法，它主要是通过机器学习算法对句子进行分析。
这种方法的优点是可以自动学习语法规则和句法结构，但缺点是对于未知的句子和语法结构处理能力有限。
常见的基于统计的句法分析工具包括Charniak Parser和MaltParser。
Charniak Parser是由Brown大学教授Eugene Charniak开发的一款基于统计的句法分析工具，它采用了概率上下文无关文法(PCFG)方法，能够对句子的语法结构进行准确的分析。
Charniak Parser的优点是分析结果准确，但缺点是对于未知的句子和语法结构处理能力有限。
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概率句法分析哈工大信息检索研究室 2004年春PCFG (Probabilistic Context Free Grammars)Chomsky hierarchy• 0-型（无约束文法）– 无限制• 1-型（上下文相关文法）– αAβ -> αγβ• 2-型（上下文无关文法）– A -> γ• 3-型（正规文法）– A -> aB – A -> aMotivation• N-gram和HMM只能处理线性序列 • 用这些方法对句子进行分析时，面临这 一些问题 • The velocity of the seismic waves rises to • 如何解决这种“矛盾”？Motivation• The velocity of the seismic waves rises to• 自然语言是一种非线性的符号序列 • 句子结构表现为复杂的嵌套性Context Free Grammar• • • • • • (a) S NP, VP. (b) NP Det, Noun. (c) VP Verb, NP. (d) VP VP, PP. (e) PP Prep, NP. (f) Det [the]. (g) Det [a]. (h) Noun [boy]. (i) Noun [dog]. (j) Noun [rod]. (k) Verb [hits]. (l) Prep [with].CFGS NP VP Verb Det Noun Det NP Noun Prep Det VP PP NP Nountheboy hitsthedog witharodPCFG• 将CFG进行扩展，给每条规则一个概率 值，就得到了PCFG• 对于循环嵌套的树型结构，PCFG是最 简单的一种概率模型Notation• • • • • • • G：语法 L：由语法G生成的语言 t：句法分析树 {N1, …, Nn}： 非终结点集合，N1是开始符号 {w1, …, wV}：终结点集合 w1…wm ：句子序列 Njpq：wp到wq的非终结点Formal Definition of a PCFG• • • • 终结点集合, {wk}, k= 1,…,V 非终结点集合，Ni, i= 1,…, n 指定的开始符号，N1 规则集{Ni → ξj}, (ξj 是终结点和非终结 点序列)– 并且满足∀i Σj P(Ni → ξj) = 1A example• astronomers saw stars with earsAssumptions• 位置无关– 子树的概率与构成子树所在的位置无关 – 类似于HMM中的时间无关• 上下文无关– 子树的概率与子树以外的词无关• 祖先无关– 子树的概率与子树以外的节点无关计算句子及分析树的概率• 句子的分析树T的概率 • P(T) = Πi=1..k p(r(i))– r(1), …, r(k)是CFG的规则• 由语法G生成的句子w1m的概率 P(w1m) = Σt P(w1m,t) = Σ{t: yield(t)=w1m} P(t)– t 是句子的分析树规则的概率• 规则 r: A → α • RA ：左边为非终结点Nj 的所有规则的 集合 • 则RA 的概率分布 Σr∈ R p(r) = 1, 0 ≤ p(r)≤ 1 • 从另一个角度– p(α | A)=p(r), – 其中 r = A → α ， α ∈(N∪T)规则概率估计• 根据树库应用极大似然估计(MLE) • 规则r： A → α 1 α 2… α k，其概率• p(r) = c(r) / c(A)– c(r)：规则r在树库中出现的次数 – c(A)：非终结点Nj在树库中出现的次数 – 即c(A)= Σγ c(A → α)An example of PCFGPCFG的三个问题• 同HMM类似，PCFG也有三个基本问题– 已有语法G，计算由该语法生成的句子w1m 的概率P( w1m|G) – 寻找句子w1m的最可能的分析树P(t| w1m,G) – 已知句子w1m ，如何确定语法G，即计算规 则的概率，使句子的概率最大 argmaxG P(w1m|G)HMMs和PCFGs• HMM中 • 用前向概率(forward probability)和后向概率 (backward probability)计算结点概率– αi(t) = P(w1(t-1),Xt = i) – βi(t) = P(wtT|Xt = i)• PCFG中 • 前向概率对应外部概率(outside probability) • 后向概率对应内部概率(inside probability)Inside and Outside ProbabilitiesInside and Outside Probabilities• Inside probability βi(p,q)是以Nj开始,生成序 列wpq的概率j β j ( p, q) = P( w pq | N pq , G )• Outside probability α i(p,q)是 以N1开始，生 成Nj及序列wpq以外的所有节点的概率j α j ( p, q) = P( w1( p −1) , N pq , w( q +1) m | G )Inside Probability•βj(p,q) = P(Nj ⇒* wpq)Njwp...wqInductionNjNrNswp … wdwd+1wqInduction•Base Case： ∀jj β j (k , k ) = P( wk | N kk , G ) = P( N j → wk | G )•InductionCalculation of inside Probabilities计算(2,5)的值 P(VP→V NP) βV(2,2) βNP(3,5) + P(VP→VP PP) βVP(2,3) βPP(4,5)Outside ProbabilitiesN 1f N pej N pqN (gq+1)ew1…wp-1 wp … wqwq+1 w we+1e…wmOutside ProbabilitiesN 1f N eqNg e ( p −1)j N pqw1…we-1 we … wp wp-1w wqq +1…wmInductionBase Case: α1(1,m)= 1; αj(1,m)=0 for j≠1 Induction: ,w ,N ,N ,N α ( p, q ) = [ ∑ ∑ P ( wm j f , g ≠ j e = q +1 p −1 1( p −1) ( q +1) m f pe j pqg ( q +1) e)+∑∑ P(wf , g e =11( p −1)f j , w( q +1) m , N eq , N eg( p −1) , N pq )]=[f , g ≠ j e = q +1 p −1∑ ∑ P( wf , g e =1m1( p −1)f j f , w( e +1) m , N pe ) × P( N pq , N (gq +1) e | N pe ) × P ( w( q +1) e | N (gq +1) e ) +∑∑ P(w=[f , g ≠ j e = q +11( e −1)f j f , w( q +1) m , N eq ) × P( N eg( p −1) , N pq | N eq ) × P( we ( p −1) | N eg( p −1) )]∑ ∑αp −1 fmf( p, e) P ( N f → N j N g ) β g (q + 1, e) +∑∑αf , g e =1(e, q )P ( N f → N g N j ) β g (e, p − 1)]计算序列的概率• Inside Algorithm 用Inside Probability计算整个序列的概率P ( w1m | G ) = P ( N ⇒ w1m | G )1 1 = P( w1m | N1m , G ) = β1 (1, m) *• Outside Algorithm 用Outside Probability计算整个序列的概率P (w1m| G ) = =∑jP (w1(k −1), wk, wj(k +1)m, Nkj kk| G )∑jαj(k , k )P (N→w)• Inside-Outside Algorithm P(w1m, Npq|G)= Σj αj(p,q) βj(p,q)最优路径• A Viterbi-style algorithm • HMM中，用δi(t)记录时刻t通过状态j的 路径的最大值 • PCFG中，用δi(p,q)记录子树Npqj 的最大 概率 • ψi(p,q) = (j, k, r)记录当前的最佳路径最优路径• 1. 初始化δi(p,p) = P(Ni → wp)• 2. 循环 • 计算子树最大概率 • δi(p,q) = max1≤j,k≤n,p≤r<qP(Ni → Nj Nk) δj(p,r) δk(r+1,q) • 记录路径 • ψi(p,q) =argmax(j,k,r)P(Ni → Nj Nk) δj(p,r) δk(r+1,q) • 3. 终止回溯P(ť)= δ1(1,m)Training a PCFG• 目标– 对已有的语法规则，赋给其最佳的概率，推导出 真实合理的语法• 限制– 预先提供语法规则，包括终结点，非终结点，开 始节点，并给每条规则赋予一个初始概率值（可 以是随机概率）• 方法– 在未标注的语料上，应用EM的方法训练，也叫 Inside-Outside Algorithm• 基本假设– 符合真实语法的句子更可能在训练语料中出现EM• 计算规则的概率• 根据初始语法分析句子，在所有的分析 结果中，统计每个规则出现的次数，然 后计算出规则的期望值Problems with the Inside-Outside Algorithm• 速度非常慢– O(m3n3), m 是句子的长度，n 是非终结点的 数量 – 需多次迭代• 容易陷入局部最大值 • 学习的规则同语言学知识可能相距甚远 • 从未标注的语料中的学习的语法并不理 想句法分析Why to parse?• 自然语言处理 • 分析句子的语法结构 • 解决语言中的句法歧义– saw (a cat with a telescope) – (saw a cat) with a telescope• PCFG中的第二、三个问题– 已知句子w1m ，如何确定语法G，即计算规则的概 率，使句子的概率最大 argmaxG P(w1m|G) – 寻找句子w1m的最可能的分析树P(t| w1m,G)How to parse?• • • 制定句法分析的规范 规范是指导性的，对象是人 人能够根据语义等知识标注出符合规范的句 子– (saw a cat) with a telescope 人先教给机器足够的知识 利用所学知识自动标注新的句子•机器不具备人的能力，要让机器代替人分析– –Rules or Statistics• 传授知识的方法– 基于规则的方法• 制定出面向机器的若干规则– 基于统计的方法• 人工标注语料，机器从语料库中自动获取知识• 统计方法表现得更有优势– 大规模的标注语料（Treebanks） – 机器学习算法• 获取知识的过程也是语法推导的过程– grammar induction – 每种语言对应一种语法Treebanks• 利用树库生成语法，树库越大越好 • 最常用的树库—Penn Treebank • Penn Treebank的一些特点：– Flat structure for NPs• Arizona real estate loans– 一些语法、 语义功能标记• -SBJ, -LOC, etc.– Empty nodes for gaps (“understood” subject)• Marked as *A Penn Treebank treePenn Treebank POS TagPenn Treebank Phrasal Categories• • • • • • • • • • • • • S: simple clause (sentence) SBAR: S’ clause with complementizer SBARQ: Wh S’ clause SQ: Yes/No question SINV: Declarative inverted sentence RRC: reduced relative clause ADJP: adjective phrase ADVP: adverbial phrase NP: noun phrase PP: prepositional phrase QP: quantifier phrase (in NP) VP: verb phrase CONJP: multiword conjunction phrases • • • • • • • • • • • WHNP: WH noun phrase WHPP: WH prepositional phrase WHADJP WHADVP UCP: unlike coordinated conjunction PRT: particle FRAG: fragment INTJ: interjection LST: list marker X: who knows? NAC: not a constituent groupingFunctional TagsParsing Models• 句法分析的任务是：输入一个句子，输出一个符合 给定语法的最可能分析结果 • 数学意义为一个概率评价函数，评价某个句法分析 结果（通常表示为语法树形式）是当前句子的正确 语法解释的概率 • 对于任意分析树 t ∈ T ,统计句法分析模型能够计算 出 t 的概率 p (t | S , G ) • 同时满足： ∑ p( t | S ,G ) = 1 t • 最佳分析结果: t’= arg max t P(t|S,G)– G为语法 – S为句子 – T为根据语法G对S的全部分析结果所组成的集合Building Models• 上下文无关文法的独立假设过于严格 • 上下文是很重要的信息，人在分析句子 的时候借助于上下文信息– 上下文的信息很多，结构信息更容易应用• 词汇包含着更为丰富的信息，只有用词 汇信息才可能解决一些语法歧义– 词汇信息太多，可以部分考虑词汇，比如 考虑头结点的词汇Structural Context• 主语和宾语位置的名词短语有着不同的 概率分布– – – – – – NP→PRP NP→NNP NP→DT NN NP→NN NP→NP SBAR NP→NP PP subj: 13.7% subj: 3.5% subj: 5.6% subj: 1.4% subj: 0.5% subj: 5.6% obj: 2.1% obj: 0.9% obj: 4.6% obj: 2.4% obj: 2.6% obj: 14.1%Structural Context• 做第一个宾语和第二个宾语的概率也不 同Lexicalization• PCFG中，规则的左部与词无关 • 对Penn Treebank中扩展VP的一些统计Lexicalized Tree ExampleLexicalized Tree Example(S{represents} (NP-SBJ{Blair}(NNP{John} John) (NNP{Blair} Blair)) (VP{represents} (VBZ{represents} represents) (NP {stations} (NP{stations} (QP{130} (RB{about} about) (CD{130} 130)) (JJ{local} local) (NN{television} television) (NNS{stations} stations)) (PP-LOC{in} (IN{in} in) (NP{placement} (NP{placement} (DT{the} the) (NN{placement} placement)) (PP{of} (IN{of} of) (NP{advertising} (ADJP{other} (JJ{national} national) (CC{and} and) (JJ{other} other)) (NN{advertising} advertising))))))) (. .))Phrase Structure Grammars(S (NP DaimlerChrysler’s shares) (VP rose (NUMP three eighths) (PP-NUM to 22) ) )。