【精品】PPT课件 中文信息处理的词法问题——以句本位语法图解树库构建为背景共16页
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现代汉语语法PPT课件
第14页/共179页
句类(根据句 子的语气分)
句子
句型(根据句 子的结构分)
陈述句 疑问句 祈使句 感叹句
主谓句
单句
非主谓句
复句
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名词谓语句 动词谓语句 形容词谓语句 主谓谓语句
名词性非主谓句 动词性非主谓句 形容词性非主谓句 叹词性非主谓句
2.句子成分
句子结构的组成部分，是 按照不同的结构关系定出的。
第45页/共179页
● 对那些用“是”的句子，还可以用改为 否定句的办法来检验，看否定词加在什 么位置上，能加在“是”前，“的”是 结构助词，如上例a就可改为“这本书 不是新出版的。”只能加在“是”后， “的”是语气词。如上例b就可以改为 “他是不会来的。”
第46页/共179页
④区分语气词 “啊”和叹词“啊” 语气词“啊”总是附着在句末
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☆定语和状语
定语是名词性短语里中心语前 面的修饰语，状语是谓语（动词、形 容词）性短语里中心语前面的修饰语。 如：“他的态度”里，“态度”是中 心语，“他”是定语。“很坚决”里， “坚决”是中心语，“很”是状语。
第19页/共179页
☆补语和中心语
补语是动词、形容词性短 语里中心语后面的补充成分。如： “数不清”里，“数”是中心语， “不清”是补语。“干净得很” 里，“干净”是中心语，“很” 是补语。
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短语的分析
短语分类（结构层次多少）
简单短语
扩展 复杂短语
简缩
美丽的图画 非常美丽的图画 一张非常美丽的图画
我的一张非常美丽的图画
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短语的分析 一、进行短语分析的理论依据 一家乡村小饭店 牛背上牧童的短笛
中文信息处理的词法问题——以句本位语法图解树库构建为背景18页PPT
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
中文信息处理的词法问题— —以句本位语法图解树库构
建为背景
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
谢谢！Leabharlann 36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
中文信息处理的词法问题— —以句本位语法图解树库构
建为背景
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
谢谢！Leabharlann 36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
中文信息处理的词法问题以句本位语法图解树库构建为背景讲课资料18页PPT
中文信息处理的词法问题以句本位语 法图解树库构建为背景讲课资料
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
Thank yБайду номын сангаасu
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
Thank yБайду номын сангаасu
现代汉语语法的句法分析 ppt课件
现代汉语语法的句法分析
复合式又可以根据复合方式的差异分析出二分 结构和不一定二分（多分）的结构；具有配对性质 成分的结构和不具有配对性质成分的结构，如：
偏正结构 （具有配对性质成分-二分结构） 动宾结构 （具有配对性质成分-二分结构） 中补结构 （具有配对性质成分-二分结构） 主谓结构 （具有配对性质成分-二分结构） 兼语结构 （具有配对性质成分-三分结构） 连动结构 （不具有配对性质成分-不一定二分） 联合结构 （不具有配对性质成分-不一定二分） 同位结构 （不具有配对性质成分-二分结构）
现代汉语语法的句法分析
2、句法结构成分的称谓
偏正结构
动宾结构 中补结构 主谓结构
定语 + 中心语
状语 + 中心语 动语 + 宾语 中心语 + 补语 主语 + 谓语
现代汉语语法的句法分析
三、句法结构的分析
主要讲两个问题： 1、句子成分分析法与句法分析 2、层次分析法与句法分析
现代汉语语法的句法分析
现代汉语语法的句法分析
⑦联合结构 由两个或两个以上的部分组成，各部分
之间具有并列、顺承、选择、递进等关系。 如：
“城市乡村” “我和你”
现代汉语语法的句法分析
⑧同位结构 两部分组成，这两部分从不同的方面
称说同一个人或物。构成同位的两项词语 必须是两个不同的词语，而且必须是复指 关系，即在同一个句法位置上指同一个对 象。如：
“古城西安”、“通讯员小王”。
现代汉语语法的句法分析
（2）、附加式
由实词与虚词构成的句法结构都是附 加式的，由实词与实词构成的方位结构、 量词结构也可看成附加式。
现代汉语语法的句法分析
①方位结构 由方位名词附加在其他词或短语的后面
复合式又可以根据复合方式的差异分析出二分 结构和不一定二分（多分）的结构；具有配对性质 成分的结构和不具有配对性质成分的结构，如：
偏正结构 （具有配对性质成分-二分结构） 动宾结构 （具有配对性质成分-二分结构） 中补结构 （具有配对性质成分-二分结构） 主谓结构 （具有配对性质成分-二分结构） 兼语结构 （具有配对性质成分-三分结构） 连动结构 （不具有配对性质成分-不一定二分） 联合结构 （不具有配对性质成分-不一定二分） 同位结构 （不具有配对性质成分-二分结构）
现代汉语语法的句法分析
2、句法结构成分的称谓
偏正结构
动宾结构 中补结构 主谓结构
定语 + 中心语
状语 + 中心语 动语 + 宾语 中心语 + 补语 主语 + 谓语
现代汉语语法的句法分析
三、句法结构的分析
主要讲两个问题： 1、句子成分分析法与句法分析 2、层次分析法与句法分析
现代汉语语法的句法分析
现代汉语语法的句法分析
⑦联合结构 由两个或两个以上的部分组成，各部分
之间具有并列、顺承、选择、递进等关系。 如：
“城市乡村” “我和你”
现代汉语语法的句法分析
⑧同位结构 两部分组成，这两部分从不同的方面
称说同一个人或物。构成同位的两项词语 必须是两个不同的词语，而且必须是复指 关系，即在同一个句法位置上指同一个对 象。如：
“古城西安”、“通讯员小王”。
现代汉语语法的句法分析
（2）、附加式
由实词与虚词构成的句法结构都是附 加式的，由实词与实词构成的方位结构、 量词结构也可看成附加式。
现代汉语语法的句法分析
①方位结构 由方位名词附加在其他词或短语的后面
汉语语法之词法精选教学 人教课标版PPT课件
• 综合性—单一性 无条件—有条件 大型—中
型—小型
22
4.1区别词形容词区分
• 能否作定语 • 能否作谓、补语、状语 • 能否加副词“不”
二者都能 形能区否
形能区否
23
5.副词
• 副词：限制、修饰动词、形容词，表示程 度、范围、时间等意义。
• 类别：表程度——很，最，挺，顶，非常， 十分，极其，格外，分外，更，更加，越， 越发，有点儿，稍，稍微，几乎，过于， 尤其。
汉语句子中另有独立语。 句法成分不同于句子成分。
4
语法单位和句法成分
（一）四级语法单位： 语素——词——短语——句子
（二）四级语法单位的关系 （三）句法成分：
主语-谓语-宾语 定语、状语--补语
5
一、词类的划分与标准
词类：指词的语法性质的分类 （参考词汇学关于“词”的分类）
6
词类
一、词类的划分与标准＊ 二、实词＊ 三、虚词＊ 四、兼类与活用＊
• 如：他跳起来了。
16
3.形容词
• 定义 表示性质状态等
• 特征： 〔1〕能作谓语或谓语中心语和定语 〔2〕性质形容词大都能受程度副词修饰 〔3〕不能带宾语 〔4〕有小部分性质形容词可以重叠：早早 （5）少部分单音性质性质形容词可带叠音 词缀
17
3.1名词与谓词（动词、形容词）的区别
• 能否经常作主语、宾语 • 能否经常作谓语 • 能否受“不”修饰 • 能否用“V不V”提问
12
2.1特殊动词
（1）判断动词‘是’（要跟副词“是” 区分）＊
（2）能愿动词 （助动词）＊ （3）趋向动词＊
13
（1）判断动词‘是’（要跟副词“是” 区分）
• 放在主宾之间有多种作用： A、表示事物等于什么或属于什么 B、表示事物的特征、质料、情况 C、表示事物的存在
中文信息处理课件
THANK YOU
汇报人：
基于知识图谱的方法：通过构建知识图谱，分析文本中的实体和关系，进行情感分类
中文情感分析技术应用场景
电商评论情感分析：帮助商家了解消费者对产品的评价和满意度
社交媒体情感分析：帮助企业了解消费者对品牌的态度和口碑
客户服务情感分析：帮助企业了解客户对服务的满意度和需求 情感机器人：通过情感分析技术，让机器人更好地理解和回应人类的情 感需求
义的词组
常见的中文分 词方法有基于 词典的分词、 基于统计的分 词和基于深度
学习的分词
中文分词技术 在搜索引擎、 机器翻译、情 感分析等领域 有着广泛的应
用
中文分词算法分类
基于词典的分词算法
基于统计的分词算法
基于规则的分词算法
基于深度学习的分词算 法
中文分词技术应用场景
搜索引擎：提高搜索结果的准确性和效率 自然语言处理：用于文本分析、情感分析、机器翻译等 社交媒体：用于文本分析、情感分析、用户画像等 电子商务：用于商品推荐、用户行为分析等
05
中文句法分析技术
中文句法分析技术简介
什么是中文句法分析：对中文 句子进行结构分析，提取句子 中的语法成分和结构关系
句法分析的方法：基于规则的 句法分析、基于统计的句法分 析、基于深度学习的句法分析
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
句法分析的作用：帮助理解句 子的含义，提高自然语言处理 系统的性能
句法分析的应用：机器翻译、 信息检索、问答系统、情感分 析等
中文句法分析算法分类
基于规则的句法分析算法：通过定义规则来识别句子结构 基于统计的句法分析算法：通过统计方法学习句子结构 基于深度学习的句法分析算法：使用深度学习技术识别句子结构 基于语法树的句法分析算法：通过构建语法树来识别句子结构
中文信息处理的词法问题——以句本位语法图解树库构建为背景
中文信息处理的词法问题——以句本位语法图解树库构建为
背景
彭炜明;宋继华;俞士汶
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2014(28)2
【摘要】该文对比了句本位语法图解树库与中文信息处理现行词法规范在分词单位和词类标注两方面的差异,指出目前自动词法分析与句法分析的若干脱节之处,梳理了图解树库中关于临时造词、惯用语等特殊结构的标注策略和语言学理据,并探讨了“依句辨品”和“指称化”等汉语词类相关理论在中文信息处理中的实现方式.【总页数】8页(P1-7,36)
【作者】彭炜明;宋继华;俞士汶
【作者单位】北京大学计算语言学教育部重点实验室;北京大学计算语言学研究所,北京100871;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;北京大学计算语言学教育部重点实验室;北京大学计算语言学研究所,北京100871
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.古今作品分析“图解法”简说——汉语“句本位”语法的图解法提纲 [J], 黎锦熙;
2.从树库的实践看句本位和中心词分析法的生命力 [J], 黄昌宁;李玉梅
3.基于句本位图解树库的汉语句式实例获取 [J], 朱淑琴;彭炜明;宋继华;郭冬冬
4.汉语句式结构的数字化——句本位语法与“图解法”改造 [J], 何静;彭炜明;宋继华
5.《句本位语法的中文信息处理理论与实践》出版 [J], 范维哲
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
词法分析PPT课件PPT课件
义的规则来构造。 ➢ 识别方式（自动机）：用一个过程，当输入的一任意
串属于语言时，该过程经有限次计算后就会停止并回 答“是”，若不属于，要么能停止并回答“不是”， （要么永远继续下去。） 2、为了构造词法分析程序，要研究构词法，每种词类 的结构模式以及识别它的数学模型——有穷自动机。 ➢ 有穷自动机作为一种识别装置，它能准确地识别正规 集，即正规文法所定义的语言或正规式所表示的集合， 引入有穷自动机这个理论，正是为词法分析程序的自 动构造寻找特殊的方法和工具。 ➢ 有穷自动机分为两类： DFA和NFA 。
– 改进编译效率：编译的大部分时间花在扫描 字符区分单词上，专门的词法分析可加快编 译速度。
– 增加编译系统的可移植性。
第4页/共63页
4.2 单词的描述工具
词法： 单词符号的文法，用来描述高级语言中 的：标识符、常数、运算符、分界符、关键字
单词的描述工具： 正规文法 正规式
一、正规文法与单词描述 1、正规文法G=（VN，VT，P，S），P中每一 产生式的形式都为：
第12页/共63页
4、正规文法 正规语言 正规式 正规集 ：
➢ 由正规文法产生的语言称正规集（正规语言） ➢ 正规集是一个有穷或者无穷的集合，可用正规
式(Regular Expression,Re)来描述。 ➢ 正规式也称正则表达式,正规表达式是说明单
词的模式(pattern)的一种重要的表示法(记号)， 是定义正规集的数学工具。正规式描述的集合 称作正规集。 ➢ 正规文法与正规式具有等价性。 ➢ 单词更适合用正规式（直观）来定义。
正规集（特点）
{a}
{a,b}
{ab} { ,a,a, ……任意个a的串} { ,a,b,aa,ab ……所有由a 和b组成的串} {aa,ab,ba,bb} {上所有含有两个相继 的a或两个相继的b组成 的串}
串属于语言时，该过程经有限次计算后就会停止并回 答“是”，若不属于，要么能停止并回答“不是”， （要么永远继续下去。） 2、为了构造词法分析程序，要研究构词法，每种词类 的结构模式以及识别它的数学模型——有穷自动机。 ➢ 有穷自动机作为一种识别装置，它能准确地识别正规 集，即正规文法所定义的语言或正规式所表示的集合， 引入有穷自动机这个理论，正是为词法分析程序的自 动构造寻找特殊的方法和工具。 ➢ 有穷自动机分为两类： DFA和NFA 。
– 改进编译效率：编译的大部分时间花在扫描 字符区分单词上，专门的词法分析可加快编 译速度。
– 增加编译系统的可移植性。
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4.2 单词的描述工具
词法： 单词符号的文法，用来描述高级语言中 的：标识符、常数、运算符、分界符、关键字
单词的描述工具： 正规文法 正规式
一、正规文法与单词描述 1、正规文法G=（VN，VT，P，S），P中每一 产生式的形式都为：
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4、正规文法 正规语言 正规式 正规集 ：
➢ 由正规文法产生的语言称正规集（正规语言） ➢ 正规集是一个有穷或者无穷的集合，可用正规
式(Regular Expression,Re)来描述。 ➢ 正规式也称正则表达式,正规表达式是说明单
词的模式(pattern)的一种重要的表示法(记号)， 是定义正规集的数学工具。正规式描述的集合 称作正规集。 ➢ 正规文法与正规式具有等价性。 ➢ 单词更适合用正规式（直观）来定义。
正规集（特点）
{a}
{a,b}
{ab} { ,a,a, ……任意个a的串} { ,a,b,aa,ab ……所有由a 和b组成的串} {aa,ab,ba,bb} {上所有含有两个相继 的a或两个相继的b组成 的串}
语言学概论语法PPT
语语法学家对语法所做的主观描写。
语法学以语法为基础和研究对象。广义的语法还包括语法学的意思。
语法对所有社会成员来说是共同的。语法学是少数人研究的结果，因而远不止一个。
第一节 语法概说
语法的特点
抽象性 我们学习语法 小玲爱科学 施+动+受 解放军保卫祖国
运用词形变化表示事物的数目的类别。
世界语言中常见的数范畴有：单数、 复数 、双数 teacher—teachers、pen—pens
汉语中的“们”是复数标记吗？ 我们、你们、他/她们、它们 学生们、老师们
数
格是表示词语之间结构关系和语义关系的语法范畴。
一般用名词和代词的形态变化表示各种不同的格，有些语言中形容词和数词也有与名词相应的格。
世界语言中常见的格范畴：主格、宾格、通格、作格、与格、属格、旁格。
汉语“的”是否是领格标记？
格
时
时表示动作行为的发生时间与说话时间之间的时序关系。
世界语言中的时范畴一般有：过去时、现在时和将来时。
汉语中有时范畴吗？英语中有将来时吗？
体
体是通过动词的词形变化表现出来的事件或动作的状态（已经完成、正在进行、刚刚开始、即将结束、结果状态正在持续）。
1
戏台上摆着鲜花→鲜花摆在戏台上
6
台上坐着主席团→主席团坐在台上
5
墙上挂着画 →画挂在墙上
4
门上贴着对联 →对联贴在门上
A 式
台上演着京戏→台上正在演京戏
门外敲着锣鼓→门外正在敲锣鼓
外面下着大雨→外面正在下大雨
大厅里跳着舞→大厅里正在跳舞
教室里上着课→教室里正在上课
炉子上熬着粥→炉子上正在熬粥
B式
级
把具有共同特征的语法形式概括起来形成的类，就叫语法手段。
基于句式结构的高效语法图解标注系统
基于句式结构的高效语法图解标注系统杨天心;彭炜明;宋继华【摘要】为支持基于句式结构的大规模树库建设与研究,该文设计了人机结合的可视化语法图解标注系统,通过句式结构的框架约束和词汇知识库的底层支持有效规范了标注结果的结构层次和词性标记,在一定程度上保证了树库标注的一致性和高效率.该文从实践角度介绍了基于句式结构的语法图解标注系统在辅助构建大规模汉语树库中的操作模式和功能.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2014(028)004【总页数】8页(P43-49,67)【关键词】树库;句本位语法;句式结构;图解标注【作者】杨天心;彭炜明;宋继华【作者单位】北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;北京大学计算语言学教育部重点实验室北京大学计算语言学研究所,北京100871;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言构建大规模、高质量的深层标注语料库是自然语言处理的基础环节，也是语料库语言学研究的前沿课题。
深层树库的构建过程，是在分词、词性标注基础上，详细标注文本语句的句法和语义信息。
只有积累大规模的涵盖各个领域的平衡标注语料才能全面覆盖林林总总的语言现象。
众所周知，树库标注中无论是词类的判断还是句法层次的切分都是极其繁琐的过程，需要大量人力和物力投入才能保证这一深层标注语言工程的一致性和高质量。
经过国内外研究者多年的努力，已经构建了一些大规模的汉语树库，影响较大的有宾州汉语树库(CTB)、台湾Sinica树库、清华树库(TCT)、哈尔滨工业大学依存树库、国家语委现代汉语树库、中国科学院计算技术研究所的机器翻译句法树库等[1]。
海量的文本数据完全由人工标注是不现实的，人机结合模式既能发挥机器的效率优势，又能通过人工干预和校对保证树库的质量，因此在树库构建过程中被广泛采用[2-5]。
不论完全人工标注还是人机结合的标注模式，高效便捷的标注工具都占有举足轻重甚至决定整个树库工程成败的作用。
中文信息处理--句法分析PPT资料优秀版
如果不考虑语言所处的环境和语言单位的上下 文，将会发现语言的歧义现象无所不在；
结论：一般来说，语言单位的歧义现象在引入 更大的上下文范围或者语言环境时总是可以被 被消解的。句法分析的核心任务就是消解一个 句子在句法结构上的歧义。
2021/7/12
6
句法结构的歧义消解（续）
我是县长。 我是县长派来的。
句法分析I
张宇
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
内容提要
什么是句法分析 与形式语言句法分析的比较 上下文无关语法的分析策略
自顶向下分析法 自底向上分析法 左角分析法
2021/7/12
2
内容提要（续）
上下文无关语法的分析算法
移进－归约算法 Marcus确定性分析算法 CYK算法 Earley算法 Tomita算法 Chart算法
2021/7/12
29
自顶向下分析法－示例14
2021/7/12
30
自顶向下分析法－示例15
2021/7/12
31
自顶向下分析法－示例16
2021/7/12
32
自顶向下分析法－示例17
2021/7/12
33
自顶向下分析法－示例18
2021/7/12
34
自顶向下分析法－示例19
2021/7/12
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86
左角分析法－示例34
2021/7/12
87
左角分析法－示例35
2021/7/12
88
左角分析法－示例36
2021/7/12
89
左角分析法－示例37
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左角分析法－示例38
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结论：一般来说，语言单位的歧义现象在引入 更大的上下文范围或者语言环境时总是可以被 被消解的。句法分析的核心任务就是消解一个 句子在句法结构上的歧义。
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句法结构的歧义消解（续）
我是县长。 我是县长派来的。
句法分析I
张宇
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
内容提要
什么是句法分析 与形式语言句法分析的比较 上下文无关语法的分析策略
自顶向下分析法 自底向上分析法 左角分析法
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2
内容提要（续）
上下文无关语法的分析算法
移进－归约算法 Marcus确定性分析算法 CYK算法 Earley算法 Tomita算法 Chart算法
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自顶向下分析法－示例14
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自顶向下分析法－示例15
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自顶向下分析法－示例16
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自顶向下分析法－示例17
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自顶向下分析法－示例18
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自顶向下分析法－示例19
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左角分析法－示例34
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左角分析法－示例35
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左角分析法－示例36
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左角分析法－示例37
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左角分析法－示例38
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91
现代汉语语法ppt课件
几位同学 十几所大学
不同学 很教师 很绅士
（3）名词一般不能用重叠表达共同的语法意义。亲属称 谓词和其他少数名词是重叠形式，属于语素重叠，是构 词形态，不是构形形态。
* 教室教室
文化文化
羊羊
妈妈 星星
家家
人人
（4）经常用在介词后，组成介词短语。 用桶盛水
在黑板上写字 把书翻开
（5）名词单复数同形，部分指人名词或代词在表复数时， 可加后缀“们”。师范加“们”后不能再受数量短语修饰 。指物名词加“们”是拟人的用法。“们”字表定指，一 般名词加们不做宾语。
“语法学”分为“词法”和“句法”两 大部分
1.词法的研究范围，包括词类和词的构成,词形变 化（形态学）。
2.句法的研究范围，是短语、句子的结构规律和类 型。
（四）语法体系也有两重含义
1. 指“语法系统”，即客观存在的语法事实、语法 规律的系统性。
2.指“语法学体系”，即语法学说的系统性。不同 的语法学说有自己独立的思想系统。
（三）划分词类的标准
b.实词和实词组合时的方式如何。
我的老师
我老师
我和老师
*我老师
c.实词之间组成怎样的句法关系。 火车开出站了。 开出了一列火车。 开出的是一列火车。 开出的火车是到重庆的。
（三）划分词类的标准
3）实词与虚词的组合能力；
a. 名词与虚词的组合。
学校的实验楼。 在学校
学校的 师
学校和老
虚词是不能单独充当句法成分，只有语法意义的词 。
包括4类：介词、连词、助词、语气词。
二、实词 （一）名 1. 词名词的定义：是表示人或者事物等的名称的词。
1)专有名词 老子 周恩来 重庆 大学城
2）普通名词 外汉 飞机 游船 文化 政治
不同学 很教师 很绅士
（3）名词一般不能用重叠表达共同的语法意义。亲属称 谓词和其他少数名词是重叠形式，属于语素重叠，是构 词形态，不是构形形态。
* 教室教室
文化文化
羊羊
妈妈 星星
家家
人人
（4）经常用在介词后，组成介词短语。 用桶盛水
在黑板上写字 把书翻开
（5）名词单复数同形，部分指人名词或代词在表复数时， 可加后缀“们”。师范加“们”后不能再受数量短语修饰 。指物名词加“们”是拟人的用法。“们”字表定指，一 般名词加们不做宾语。
“语法学”分为“词法”和“句法”两 大部分
1.词法的研究范围，包括词类和词的构成,词形变 化（形态学）。
2.句法的研究范围，是短语、句子的结构规律和类 型。
（四）语法体系也有两重含义
1. 指“语法系统”，即客观存在的语法事实、语法 规律的系统性。
2.指“语法学体系”，即语法学说的系统性。不同 的语法学说有自己独立的思想系统。
（三）划分词类的标准
b.实词和实词组合时的方式如何。
我的老师
我老师
我和老师
*我老师
c.实词之间组成怎样的句法关系。 火车开出站了。 开出了一列火车。 开出的是一列火车。 开出的火车是到重庆的。
（三）划分词类的标准
3）实词与虚词的组合能力；
a. 名词与虚词的组合。
学校的实验楼。 在学校
学校的 师
学校和老
虚词是不能单独充当句法成分，只有语法意义的词 。
包括4类：介词、连词、助词、语气词。
二、实词 （一）名 1. 词名词的定义：是表示人或者事物等的名称的词。
1)专有名词 老子 周恩来 重庆 大学城
2）普通名词 外汉 飞机 游船 文化 政治
词法分析优秀课件
词法分析
徐志明
哈工大语言技术中心
词法分析
概述
英文旳词法分析
英文词辨认
英文词形还原
中文旳词法分析
形态分析
分词
中文未登录词辨认
命名实体辨认
术语、新词
概述
词：是自然语言中能够独立利用旳最小单位，是语
言信息处理旳基本单位。
词法分析：词汇层旳分析技术
词旳辨认：将句子转换成词序列。
Let’s 、 let’s => let + us
I’am => I + am
{it, that, this, there, what, where}’s =>
{it, that, this, there, what, where} + is
can’t => can + not; won’t => will + not
英文词形还原——Lemmatization
词形还原旳一般措施
查词典，假如词典中有该词，直接拟定该词旳原形；
查找不规则词形变化旳词表，假如词典中有该词，
直接拟定该词旳原形；
根据词形变化规则集，对单词进行还原处理，假如
还原后在词典中找到该词，则得到该词旳原形；
上述措施均失效，则作为未登录词处理。
规则：
AABB AB
ABAB AB
A里AB AB
中文词缀
前缀
老鹰、老虎、老三、老王
超豪华、超原则、超高速
非党员
后缀
骨头、砖头、甜头、苦头、盼头、想头
桌子、椅子、孩子、票子、房子
文学家、指挥家、艺术家
徐志明
哈工大语言技术中心
词法分析
概述
英文旳词法分析
英文词辨认
英文词形还原
中文旳词法分析
形态分析
分词
中文未登录词辨认
命名实体辨认
术语、新词
概述
词：是自然语言中能够独立利用旳最小单位，是语
言信息处理旳基本单位。
词法分析：词汇层旳分析技术
词旳辨认：将句子转换成词序列。
Let’s 、 let’s => let + us
I’am => I + am
{it, that, this, there, what, where}’s =>
{it, that, this, there, what, where} + is
can’t => can + not; won’t => will + not
英文词形还原——Lemmatization
词形还原旳一般措施
查词典，假如词典中有该词，直接拟定该词旳原形；
查找不规则词形变化旳词表，假如词典中有该词，
直接拟定该词旳原形；
根据词形变化规则集，对单词进行还原处理，假如
还原后在词典中找到该词，则得到该词旳原形；
上述措施均失效，则作为未登录词处理。
规则：
AABB AB
ABAB AB
A里AB AB
中文词缀
前缀
老鹰、老虎、老三、老王
超豪华、超原则、超高速
非党员
后缀
骨头、砖头、甜头、苦头、盼头、想头
桌子、椅子、孩子、票子、房子
文学家、指挥家、艺术家
中文信息处理课件
基于深度学习的分类算法
通过人工制定规则对文本进行分类， 具有简单直观的优点，但需要大量的 人力物力。
利用神经网络对文本进行分类，具有 较高的分类精度和泛化能力，但需要 大量的计算资源和训练时间。
基于统计的分类算法
利用统计学方法对文本进行分类，具 有较高的准确率，但需要大量的训练 数据。
情感分析技术
有特定意义的实体，如人 名、地名、组织名等的过程。
关键技术包括：基于规则的方 法、基于模板的方法和基于机 器学习的方法等。
命名实体识别技术广泛应用于 信息提取、智能问答、信息推 荐等领域。
05
中文信息处理面临的挑战与解决方案
语言特性的挑战与解决方案
情感词典构建
手工构建
通过人工方式对词汇进行情感极 性标注，构建情感词典。优点是 准确度高，但工作量大，耗时耗 力。
自动构建
利用机器学习算法对大量语料进 行学习，自动构建情感词典。优 点是速度快，但准确度相对较低 。
04
信息抽取与关系抽取
信息抽取技术
信息抽取是从非结构 化的文本中提取结构 化的信息的过程。
基于统计的分词方法
HMM（隐马尔可夫模型）
通过训练大量文本，计算出各个状态之间的转移概率和观测概率，从而确定最 佳的分词结果。
CRF（条件随机场）
基于序列标注的方法，通过训练数据学习标签序列的概率分布，从而对未标注 的文本进行分词。
深度学习在中文分词中的应用
RNN（循环神经网络）
01
利用RNN捕捉句子中的上下文信息，结合分词任务的特点，对
由于中文词汇量庞大且语言使用的特殊性，很多词汇在语料 库中出现的频率很低，这使得模型训练时面临数据稀疏的问 题。为了解决这一问题，可以采用数据增强技术、预训练语 言模型以及迁移学习等方法。