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NLP教程(4) - 句法分析与依存解析
[句法分析与依存解析] ShowMeAI为CS224n课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了 GIF动图！点击 第5讲-句法分析与依存解析 查看的课件注释与带学解读。更多资料获取方式见文末。 笔记核心词 Dependency Grammar Dependency Structure Neural Dependency Parsing 依存解析 依存句法 语法依赖 1.依存语法与依存结构 与编译器中的解析树类似 确切地说，在依存语法中有两个子问题： 学习：给定用依赖语法图标注的句子的训练集 D，创建一个可以用于解析新句子的解析模型 M 解析：给定解析模型 M 和句子 S，根据 M 得到 S 的最优依存语法图 从栈中移除 w_{j} (前提条件：堆必须包含两个单词) 下图给出了这三个转换的更正式的定义： [依赖解析的转换] 1.4 神经网络依存解析器 虽然依赖项解析有很多深层模型，这部分特别侧重于贪心，基于转移的神经网络依存语法解析器 与传统的基于特征的判别依存语法解析器相比，神经网络依存语法解析器性能和效果更好。与以前模型的主要区别在于这类模型依赖稠密而不是稀疏的特征表示。
1.1K42编辑于 2022-05-05 - 来自专栏白话NLP
依存句法分析
依存句法的理论 1.1 依存关系 在依存句法分析中，句子中词与词之间存在一种二元不等价关系： 主从关系。 [在这里插入图片描述] 1.2 依存句法的约束公理 现代依存语法中，语言学家Robinson对依存句法树提出了一下4条约束性公理： 有且只有一个词语（root，虚拟根节点，简称虚根）不依存于其他词语； 除此之外所有词语必须依存于其他词语； 每个词语不能依存于多个词语； 如果词语A依存于B，那么位置处于A和B之间的词语C只能依存于A、B或AB之间的词语； 这四条公理分别约束了依存句法树的根节点的唯一性、 2. 基于转移的依存句法分析 依存句法分析是一种中高级NLP任务，用来分析句子的依存语法。通常根据句子的词语和词性，生成一颗依存句法树。 目前常用的依存句法分析方法是：基于转移的依存句法分析。 1 Shift 我 爱,自然语言处理,root {} 2
2.2K50发布于 2019-12-04 - 来自专栏AI SPPECH
27_依存解析详解：语法结构的精确表示
：BERT、RoBERTa等模型显著提升解析性能 多语言解析：跨语言迁移学习技术的发展 多任务学习：结合其他NLP任务共同优化解析效果 2. 还要求依存弧满足投影性约束 2.2 主流依存解析模型 2.2.1 基于图的解析模型 基于图的解析模型将依存解析视为图的最大生成树问题。 start, e2_end, e2_type) in enumerate(entities): if i ! start, e2_end, e2_type), 'type': relation_type, 'path 7.2 多模态依存解析 2025年，依存解析不再局限于纯文本，而是扩展到多模态领域。 7.2.1 图文依存解析 图文依存解析将图像和文本信息结合，分析跨模态的语义依存关系。
16110编辑于 2025-11-16 - 来自专栏AI研习社
NLP 教程：词性标注、依存分析和命名实体识别解析与应用
我们将文本从 json 格式中解析出来，并存入verse_docs这个变量里，耗时大约三分多钟，平均一秒钟处理 160 段经文。作为参考，我们可以看一下bible_json的前三行。 ? 1）这个词条是否是句子的主语（即查看其依存关系是否是nsubj）； 2）这个词条的父词条是否是动词（一般情况下应该是动词，但有时词性标注会和依存分析得出矛盾的结果，我们还是谨慎一点吧。 2）弄清楚每个人物最独特的行为。我们通过查找在英语文本中出现的概率最低的行为，来确定最独特的行为。 ? ? 让我们看下动词总数量前 15 位的角色及其最常见的动词。 ? ? 扫罗王（旧约中人物） 2. 直到使徒行者的中段，使徒保罗一直被称为扫罗。 一些名词并非真实的实体，比如 Ye。 一些名词使用全名的形式可以结合更多上下文信息，比如彼拉多。 1）利用依存关系找出实体间的关系，并通过网络分析的方法，去发掘其中的特点。2）在实体获取中，改进实体提取技术，而非目前仅提取名字。3）对非人物实体及其语言关系进行分析，比如圣经中提到了哪些地点。
2.5K30发布于 2018-07-26 - 来自专栏hotqin888的专栏
golang知识图谱NLP实战第二节——解析依存句法分析结果
https://blog.csdn.net/hotqin888/article/details/81267086 1 参考资料 基于依存句法分析的开放式中文实体关系抽取https://blog.csdn.net /heuguangxu/article/details/80088489 基于神经网络的高性能依存句法分析器http://www.hankcs.com/nlp/parsing/neural-network-based-dependency-parser.html 基于依存关系的空间关系抽取算法https://blog.csdn.net/sinat_28901239/article/details/52184531 语言云API使用文档https://www.ltp-cloud.com /document/ 2 思路过程 可以用hanlp做句子的依存句法分析，得到字段如下：问题，怎样得到json数据？ { "id": 0, "parent": 2, "relate": "Exp" } ] } ] ] ]` //json字符串解析到结构体
1.1K40发布于 2018-09-11 - 来自专栏深度学习自然语言处理
详解Transition-based Dependency parser基于转移的依存句法解析器
左规约（arc_left_l）：栈顶2个元素 ? 规约， ? 下沉成为 ? 的左孩子节点，l为弧上关系。 右规约（arc_right_l）：栈顶2个元素 ? 规约， ? 下沉成为 ? 这个时候栈中有2个元素，我们此时看依存树 ? 0、1之间并没有弧，不能进行规约，所以还是只能shift： ? 此时看栈顶两元素，发现依存树中1、2之间有依存关系 ? 而且1为2的孩子，所以此时的动作为左规约arc_left，1下沉，为2的孩子（此时实际操作为1被踢出栈，栈里剩为0、2，踢出是因为最后能根据动作序列还原整个依存树，当然也为了接下来的操作方便），此时标签为 此时栈里为0、2，再次查看依存树 ? 发现0、2之间有依存关系，其中0为2的孩子，所以此时操作为左规约，此时标签为det ? ... 中间略过一些步骤，因为都是同理，这次说下第9步： ? 神经网络模型 我们用神经网络来进行特征抽取，该网络共分为2部分： 编码端：用来负责计算词的隐层向量表示 解码端：用来解码计算当前状态的所有动作得分 编码端 我们用Bi-LSTM来编码一个句子 ?
1.6K10发布于 2019-11-19 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析
/解析历史 [依存语法/解析历史] 2.4 依存语法/解析历史 [依存语法/解析历史] 依赖结构的概念可以追溯到很久以前 Paṇini的语法(公元前5世纪) 一千年，阿拉伯语的语法的基本方法 选区/上下文无关文法是一个新奇的发明 [依存分析方法] 1.Dynamic programming Eisner(1996)提出了一种复杂度为 O(n3) 的聪明算法，它生成头部位于末尾而不是中间的解析项 2.Graph algorithms 每条边的形式是 (w_i,r,w_j)，其中 r 描述了节点的依存关系 一组操作 3.2 基本的基于转换的依存关系解析器 [基本的基于转换的依存关系解析器] 最终目标是 \sigma = [ROOT]， 2.只具有投影表示时使用依赖形式CFG只允许投影结构 3.使用投影依赖项解析算法的后处理器来识别和解析非投影链接 4.添加额外的转换，至少可以对大多数非投影结构建模(添加一个额外的交换转换，冒泡排序) 重新审视指标特征] Indicator Features的问题 问题1：稀疏 问题2：不完整 问题3：计算复杂 超过95%的解析时间都用于特征计算 4.神经网络依存分析器 4.1 #论文解读# A neural
1.8K51编辑于 2022-05-05 - 来自专栏算法channel
高性能，依存句法解析器，基于三层神经网络模型
介绍下什么是依存句法任务。依存句法任务，分析语言单位内成分之间的依存关系，揭示其句法结构。 直观来讲，它识别句子中的 “主谓宾”、“定状补” 这些语法成分，并分析各成分之间的关系。 当前常用的依存句法解析器，基于转化 (transition-based) parser, 基于搜索( search-based) parser, 贪心 parser 。 如下句子期望得到的解析如下： ? 转换操作。 得到单词的 50 维嵌入词向量，使用 google的 word2vec模型。其他技巧包括，提前计算前 1 万个常用单词的嵌入矩阵，单词标注矩阵，弧标记矩阵。 汉语数据集选用 CTB ，英文数据集选用 PTB，得到词性标注，依存句法准确度都有提高，训练速度较快。 。
1.4K10发布于 2018-07-25 - 来自专栏深度学习自然语言处理
详解依存树的来龙去脉及用法
短语句法树的逻辑表示 d.由短语句法树转成依存树（依存关系可以用树形图表示，表示依存关系的树形图称为依存树dependency tree） 三个工具 由短语句法树转到依存树一般可用这三个工具，顺便有链接 t=http%3A%2F%2Fstp.lingfil.uu.se%2F%7Enivre%2Fresearch%2FPenn2Malt.html 根据说明就可以用，想具体了解怎么用，可以看我之前写的penn2malt t=http%3A%2F%2Fnlp.cs.lth.se%2Fsoftware%2Ftreebank-converter%2F 里面有依存树的应用和工具，但是你阅读会发现不能转换中文语料库 转换的依存树长这个样子 依存树 ? 依存投射树 但是计算机中肯定就不是这么存的了。比如Stanford Parser 是这个样子的： ? 是表示后两者的关系，这里前者是父亲，后者是儿子，也就是 猴子 依存于 喜欢 。
1.3K100发布于 2018-04-10 - 来自专栏人工智能头条
别说还不懂依存句法分析
依存关系分析，又称依存句法分析（dependency syntactic parsing），简称依存分析，作用是识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系。 依存语法本身没有规定要对依存关系进行分类，但为了丰富依存结构传达的句法信息，在实际应用中，一般会给依存树的边加上不同的标记。 依存语法存在一个共同的基本假设：句法结构本质上包含词和词之间的依存（修饰）关系。一个依存关系连接两个词，分别是核心词（head）和依存词（dependent）。 2. HanLP HanLP 是一系列模型与算法组成的 NLP 工具包。提供了中文依存句法分析功能。 代码已上传： https://github.com/yuquanle/StudyForNLP/blob/master/NLPbasic/Dependency.ipynb 参考： 1.统计自然语言处理 2.
5.8K20发布于 2019-04-30 - 来自专栏码匠的流水账
使用opennlp进行依存句法分析
序 本文主要研究下如何使用opennlp进行依存句法分析 Parse opennlp主要使用Parse来进行依存句法分析，其模型为ParserModel @Test public void 小结 opennlp也支持依存句法分析，不过根节点的表示，stanford nlp使用的是ROOT，而opennlp使用的是TOP。 doc tools.parser.parsing
1.1K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏hadoop学习笔记
pyhanlp 两种依存句法分类器
依存句法分析器 在HanLP中一共有两种句法分析器 ·依存句法分析 （1）基于神经网络的高性能依存句法分析器 （2）MaxEnt依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器 HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是 下面是使用的例子 基于神经网络的高性能依存句法分析器 from pyhanlp import * # 依存句法分析 sentence = HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰 ) else: print("%s --(%s)--> " % (head.LEMMA, head.DEPREL)) 1 徐先生 徐先生 nh nr _ 4 主谓关系 _ _ 2 ") print(MaxEntDependencyParser.compute("吴彦祖每天都在写程序")) hankcs每天都在写程序 1 hankcs hankcs x x _ 6 限定 _ _ 2 在 d d _ 5 程度 _ _ 5 写 写 v v _ 0 核心成分 _ _ 6 程序 程序 n n _ 5 内容 _ _ 吴彦祖每天都在写程序 1 吴彦祖 吴彦祖 n nr _ 5 施事 _ _ 2
1K40发布于 2018-12-21 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于依存句法分析的资金账户交易画像
利用企业海量的银行交易流水数据，应用自然语言处理技术，基于依存句法分析的结果设计摘要标签化的提取规则，得到与交易记录有关的交易标签与业务标签。 本文通过对企业海量的银行资金交易流水摘要进行句法关系解析，智能提取交易标签和业务标签，构建动态、完整、全面的资金账户交易画像，帮助管理人员实时了解账户的历史交易行为，及时洞察账户异常动作，精准定位交易风险 实现思路是先对交易摘要进行预处理，过滤掉噪声数据，然后进行自然语言处理，解析得到句法关系树，根据标签提取规则，从句法关系树中提取交易标签和业务标签。 1.2.2自然语言处理 本步骤利用哈尔滨工业大学的LTP（Language Technology Platform）开源中文NLP系统对预处理后的交易摘要进行分词、词性标注、命名实体识别、及依存句法分析 2）若HED无COO关系的词。
1.1K11发布于 2019-10-28 - 来自专栏Data Analysis & Viz
美食图谱复现指南之依存句法分析
句子经过分词，并在下方标注了词性，依存弧表明每个词语之间的关系，比如主谓关系（SBV）、动宾关系（VOB）等等。 pyltp 安装成功，并下载好相应的 LTP 模型文件后，分别加载分词、词性标注和依存句法分析的模型。 ，并对分词后的每个词语依次提取依存弧的父节点id（Root 的 id 为0，其他按分词结果依次递增）、依存关系以及依存父节点对应的词语。 # 提取依存父节点id # 3, 3, 0, 3, 6, 7, 3, 3 rely_id = [arc.head for arc in arcs] # 提取依存关系 # ：依存句法分析结果的输出怎么看 ?
83930发布于 2019-03-05 - 来自专栏落叶飞翔的蜗牛
DataSourceAutoConfiguration 解析(2)
DataSourceAutoConfiguration 解析(1) 初始化 DataSourceProperties 配置文件 2.1 初始化 DataSourceProperties 配置文件 如果设置的不是内置数据库的话 如果设置的是内置数据库的话：1）必须配置的有：引入内置数据库依赖，如：H2 2）其它所有的都可以不配置(有默认的配置)，如果随意配置，可能产生冲突 @ConfigurationProperties(prefix private Charset sqlScriptEncoding; //默认的内置数据库连接信息： //1 NONE(null, null, null) //2 H2(EmbeddedDatabaseType.H2 , "org.h2.Driver","jdbc:h2:mem:%s;DB_CLOSE_DELAY=-1;DB_CLOSE_ON_EXIT=FALSE") //3 DERBY(...) / PooledDataSourceCondition.class) @ConditionalOnMissingBean({ DataSource.class, XADataSource.class }) //如果满足上面条件，就解析一下几个配置类
1K40发布于 2021-06-23 - 来自专栏hadoop学习笔记
依存句法分析器的简单实现
开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源：http://hanlp.dksou.com/ 基本思路 统计词语WordA与词语WordB构成依存关系DrC的频次，词语WordA与词性TagB构成依存关系 DrD的频次，词性TagA与词语WordB构成依存关系DrE的频次，词性TagA与词词性TagB构成依存关系DrF的频次。 依存句法分析 分词标注 以“我吃米饭”为例，先进行分词与词性标注，结果： 图2.JPG 生成有向图 由于依存句法树中有虚根的存在，所以为其加入一个虚节点，这样一共有四个节点： 图10.jpg 每个节点都与另外三个构成一条有向边 ##核心##/root 到 我/rr : 未知 10000.0 2. ##核心##/root 到 吃/v : 未知 10000.0 3. 吃/v 到 我/rr : 连接依存 96.688614 介词依存 107.67474 施事 107.67474 9. 吃/v 到 米饭/n : 限定 24.849068 10.
1.2K00发布于 2018-10-17 - 来自专栏码匠的流水账
使用stanford nlp进行依存句法分析
序 本文主要研究下如何使用stanford nlp进行依存句法分析 maven <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId version>3.9.1</version> </dependency> LexicalizedParser Lexical是词汇的意思，LexicalizedParser即词汇的语法解析 ccomp(clausal complement) 从句补充 词性说明 VV 动词 NR 人名 NN 常用名词 小结 本文利用stanford nlp的LexicalizedParser对中文句子进行了简单的依存关系分析 doc nlp stanford parser ChineseGrammaticalRelations nlp stanford dependencies_manual Stanford-parser依存句法关系解释
2.5K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏大鹅专栏：大数据到机器学习
句法依存分析背景 基本概念 及常用方法
image.png 依存结构是加标签的有向图，箭头从中心词指向从属，具体来说，箭头是从head指向child，从该解析树可以看出，每个Token只有一个Head。 arc-standard算法定义了3种操作： LEFT-ARC(l) 往A里添加边s1→s2s1→s2，边的label是l，然后把s2s2从栈中删除。 这个操作要求|s|≥2|s|≥2 RIGHT-ARC(l) 往A里添加边s2→s1s2→s1，边的label是l，然后把s1s1从栈中删除。 这个操作要求|s|≥2|s|≥2 SHIFT 把b1b1移到s的顶部。 SwSw有18个词，分别是栈顶和buffer头部的3个词：s1,s2,s3,b1,b2,b3；s1和s2最左的2个孩子，最右的2个孩子；s1和s2最左孩子的最左孩子(这是孩子的孩子！)
2.6K41编辑于 2021-12-21 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadLocal（2）
那么，如果越界了怎么办呢？它们会采用循环查找法。即：获取队尾的下一个下标就会返回队首的下标；获取队首的上一个下标就会返回队尾的下标。如下所示：
23710编辑于 2023-05-09 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadPoolExecutor（2）
通过上面的例子，我们针对源码的解析就要针对红框的这两点进行深入探索，一个是ThreadPoolExecutor的构造函数，另一个就是execute方法。 二、源码解析——构造函数 2.1> 线程池的构造函数及类的继承关系 首先，我们先要了解一下ThreadPoolExecutor线程池类的继承关系，好对它有一个宏观的认知，如下图所示： 那么针对它的构造函数 ---- 后面的内容，参见：源码解析：ThreadPoolExecutor（3）
18410编辑于 2023-05-09
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