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NLP教程(4) - 句法分析与依存解析
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},b_{2},b_{3}。
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。 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。 系统状态由3元组组成：c = (s, b, A)，其中： s是一个栈，用来存储单词，这些单词可视作子树的根节点； b是一个队列，用来存储单词，初始状态是整个句子； A是一个集合，表示已经确定的依存弧。 2 LeftArc(主谓) [] 爱,自然语言处理,root {我 <-- 爱} 3 LeftArc(核心) [] root {我 <-- 爱, 爱 --> 自然语言处理, 爱 <-- root} [在这里插入图片描述] 3.
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
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。 3. 依存解析算法详解 3.1 基于图的解析算法 3.1.1 Eisner算法 Eisner算法是一种用于投影依存解析的动态规划算法，其核心思想是通过分治策略递归地构建子树。 Configuration)：已连接父节点和所有子节点的子树 构建部分结构(Incomplete Configuration)：仅连接父节点的子树 状态转移：通过组合子结构构建更大的结构 算法复杂度：O(n^3) (lstm_out[i, buffer_elem]) # 补齐长度 while len(representations) < 3: lstm_out[i, 0])) # 组合表示 state_repr = torch.cat(representations[:3]
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
在本文中，我们将详细介绍 3 个常见的 NLP 任务，并研究如何运用它们来分析文本。我们将讨论的三个任务分别是： 词性标注：这个词语的词性是什么？ 依存分析：这个词语与句中其他词语有什么关系？ 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。 ? 使用词条属性 为了提取角色和相关的行为，我们需要对每段经文中的所有词条进行遍历，并考虑 3 个要素。 当然我并非语言学家，因此可能此处存在着一些奇怪的极端例子）； 3）这个词条是否是指代人的命名实体，我们并不想对非人物的名词进行提取（为了简单起见，我们只提取每个角色的名字部分）。 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 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？ 1 房顶 房顶 n n _ 2 定中关系 _ _ 2 上 上 nd f _ 3 状中结构 _ _ 3 站 站 v v _ 0 核心关系 _ _ 4 着 着 u u _ 3 右附加关系 _ _ { "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
但是注意，依存句法树是不允许弧之间有交叉或者回路！ 依存句法树数据表示 依存句法树的文本表示格式为conll格式，如表 ? 根据该表的父亲节点索引和对应的弧上关系就能还原该依存句法树。 通常有两种方法： 将依存句法树喂给递归神经网络，得到的隐层表示可以作为该依存句法的特征表示。 将依存句法树交给特征模板，从而得到该依存句法的特征表示。 用在生成依存句法树上，则具体表示为从空状态开始，通过动作转移到下一个状态，一步一步生成依存句法树，最后的状态保存了一个完整的依存树。依存分析就是用来预测词与词之间的关系，现在转为预测动作序列。 此时栈中为3、4，查看依存树 ? 按照正常操作，此时应该arc_right右规约，但是如果真的4就下沉，就没了。 不会啦，比如3、4进行arc_left操作，3下沉，如果右边的队列中有父亲节点是3，那么就表示该依存树有交叉或者回路！这种是不可能发生的，因为依存树不允许有交叉或者回路！
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]， ： 1.在非投影弧上宣布失败 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 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。 作者希望用稠密矩阵表达出单词间的依存关系。第一次尝试用 cub (三次方) 函数作为输入层到隐含层的激活函数。 预处理阶段进行一些计算准备工作，加速训练速度。 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 3.LTH https://link.jianshu.com/?t=http%3A%2F%2Fnlp.cs.lth.se%2F 下面这个链接 https://link.jianshu.com/? 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： ? t=http%3A%2F%2Fwenku.baidu.com%2Flink%3Furl%3DIfW-hkMfPuK29t49Wa_nO2UAMpP2oGYCUAZuY5PrHHIQHsIm5moH82DMbTA521PMhCC4svgGRSgUTaSkHktw5Ru6RQCCRjwuHfkNVB3mcum
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）。 基于统计的方法：统计自然语言处理领域也涌现出了一大批优秀的研究工作，包括生成式依存分析方法、判别式依存分析方法和确定性依存分析方法，这几类方法是数据驱动的统计依存分析中最为代表性的方法。 提供了中文依存句法分析功能。 Github 地址： https://github.com/hankcs/pyhanlp 官网： http://hanlp.linrunsoft.com/ ? 3.
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 "; Parse parses[] = ParserTool.parseLine(sentence, parser, 3); for (Parse parse 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 print("%s --(%s)--> " % (head.LEMMA, head.DEPREL)) 1 徐先生 徐先生 nh nr _ 4 主谓关系 _ _ 2 还 还 d d _ 4 状中结构 _ _ 3 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 每天 每天 r r _ 5 施事 _ _ 3 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 每天 每天 r r _ 5 施事 _ _ 3
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 规则2部分示例见表3所列。 ? 2.2.3规则3 如果分词结果中的词不包含关键词库中的词，则不能提取业务标签。
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python3
nmealib解析-----（3）---
/* * * NMEA library * URL: http://nmea.sourceforge.net * Author: Tim (xtimor@gmail.com) * Licence: http://www.gnu.org/licenses/lgpl.html * $Id: time.h 4 2007-08-27 13:11:03Z xtimor $ * */ /*! \file */ //该函数主要是对于nmea时间的处理 #ifndef __NMEA_TIME_H__ #de
86220发布于 2020-01-08 - 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。 ，一共4 * 3 = 12 条： 1. ##核心##/root 到 吃/v : 未知 10000.0 3. ##核心##/root 到 米饭/n : 未知 10000.0 4. 最小生成树 关于最小生成树的Prim算法请参考《最小生成树算法初步》，这里必须有所改动，由于虚根有且只能有一个孩子，所以虚根必须单独计算： 图3.jpg 然后就是中规中矩的Prim算法： 图4.jpg
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。 完全匹配率（CM）：测试集中无标记依存结构完全正确的句子占句子总数的百分比。 3. 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。 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！) 而Sl有12=8+4个，因为s1,s2,s3,b1,b2,b3并没有label。我们抽取的label是来自与边(孩子)，比如s1和它最左的2个孩子会对应两条边。
2.6K41编辑于 2021-12-21 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadLocal（3）
方法的入参是slotToExpunge，它代表的含义是——我们上面“施工”范围内，最左侧的“陈旧”Entry下标位置。
20910编辑于 2023-05-09 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadPoolExecutor（3）
---- 三、 源码解析——execute(Runnable command) 针对与execute方法可以分为四部分来分析，我们下面就针对这四部分，一一去深入解析 第一部分：什么是ctl 第二部分：线程池中的线程数量小于核心线程数的代码逻辑 线程池中的线程数量小于最大线程数代码逻辑以及拒绝策略的代码逻辑 3.1> 流程概述 execute的整体流程如下所示： 【解释】 在上面的流程图中，我们看到三块绿色的addWorker方法，和两块红色的reject方法，那么这两个方法，也会是我们解析的重点 ---- 后面的内容，参见：源码解析：ThreadPoolExecutor（4）
17610编辑于 2023-05-09
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