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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、 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。 依存句法分析的工具 常用的依存句法分析工具如下： HanLP； LTP；
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。 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。 ：结合词性标注、命名实体识别等任务 知识蒸馏：将大模型的知识迁移到小模型 自适应阈值：根据不同依存类型调整阈值 9. 依存解析的未来趋势 9.1 技术发展趋势 9.1.1 大语言模型时代的依存解析 大语言模型的出现正在重塑依存解析领域。未来，依存解析将更多地与大语言模型结合，形成新的范式。 研究重点： 无监督跨语言迁移 通用依存表示 多语言联合解析 9.1.3 解释性依存解析 解释性AI的兴起推动了解释性依存解析的发展。
16110编辑于 2025-11-16 - 来自专栏Android 研究
Retrofit解析9之流程解析
，使用convertFactory将其解析为用户所期望的返回类型。 所有通过方法注解解析(也就是parseMethodAnnotation())，我们完成了部分Builder的初始化。 parseResponse方法主要是解析响应体。我们一会再讲解。 如果请求成功则调用parseResponse来解析响应体，解析过程中没有问题则调用callSuccess()方法，如果解析出现问题则调用callFailure()方法，其实callFailure()内调用的是 自此我们的ServiceMethod的toRespons()方法我们就解析完毕。
2.5K41发布于 2018-08-30 - 来自专栏架构驿站
Kill - 9 or 15 解析
大家在停止Java进程时（当然，不仅仅是Java，其他应用也同样适用，本文主要针对Java程序进行解析），有没有想过为什么要用kill -9呢？这样操作对吗？ 这是 Kill 命令最主要的用法，也是本文要重点解析的内容。 一般情况下，终止一个前台进程使用 Ctrl + C 就可以了。 因为如果直接使用kill -9 pid，JVM注册的钩子不会被调用的。 还是Kill -15，以下为简要对比解析： [administrator@JavaLangOutOfMemory ~ ]% Kill -15 被称为优雅的退出。 [administrator@JavaLangOutOfMemory ~ ]% Kill -9 与kill -15相比，kill -9就相对强硬一点，系统会发出SIGKILL信号，他要求接收到该信号的程序应该立即结束运行
2.3K30编辑于 2021-12-09 - 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
依存关系是一种更精细的属性，可以用来理解句子中词语间的关系。 词语间的关系可以随着句子的组织方式而变得很复杂。对一个句子进行依存分析，将得到以动词为根的树状数据结构。 让我们来看下这句话的依存分析结果：「The quick brown fox jumps over the lazy dog」。 ? ? 依存关系也是词条属性的一种。 然后，对于抽取出的每段经文文本，利用spaCy对其进行依存分析和词性标注，并将分析后的结果储存起来。 ? ? 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。
2.5K30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？ aa[0].POSTAG = array1[6] aa[0].FEATS = array1[7] aa[0].HEAD = array1[8] aa[0].DEPREL = array1[9] { "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。 依存句法树的用途 我们通常将依存句法的特征融入到其他任务模型里，比如机器翻译、意见挖掘、语篇分析等，一般能得到更好的性能。 那怎么得到依存句法特征呢？ 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： ?
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
[句法分析与依存解析] 本讲内容的深度总结教程可以在这里 查看。视频和课件等资料的获取方式见文末。 /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 构建了依赖解析器(Hays 1962) 2.5 依存语法和依赖结构 [依存语法和依赖结构] 人们对箭头指向的方式不一致：有些人把箭头朝一个方向画；有人是反过来的 Tesnière 从头开始指向依赖，本课使用此种方式 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]， [句子结构的依存分析] 神经网络可以准确地确定句子的结构，支持解释 Chen and Manning(2014)是第一个简单，成功的神经依赖解析器 密集的表示使得它在精度和速度上都优于其他贪婪的解析器
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
这开始介绍依存树的来龙去脉！ 来历 a.简单的短语分词（正向逆向最大匹配，n-gram，机器学习...）(以单个词为重点) 比如: 猴子喜欢吃香蕉。->猴子 喜欢 吃 香蕉 。 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%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： ? 这里的数字是这个词的序列： 猴子 -1，喜欢-2，吃-3，香蕉-4 (符号被抛弃) 比如：nsubj ( 喜欢-2，猴子-1) nsubj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
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。 SemEval-2016 Task 9 中文语义依存图数据：http://ir.hit.edu.cn/2461.html 下载地址： https://github.com/HIT-SCIR/SemEval
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 ，输出的依存关系为英文，现在应该变为中文，而且从测试结果看，训练语料应该已经更新了，但是更新为了那个语料现在还不会是很清楚。 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 核心关系 _ _ 5 他 他 r r _ 4 兼语 _ _ 6 确定 确定 v v _ 4 动宾关系 _ _ 7 了 了 u u _ 6 右附加关系 _ _ 8 把 把 p p _ 15 状中结构 _ _ 9 画 画 v v _ 8 介宾关系 _ _ 10 雄鹰 雄鹰 n n _ 9 动宾关系 _ _ 11 、 、 wp w _ 12 标点符号 _ _ 12 松鼠 松鼠 n n _ 10 并列关系 _ _ 13
1K40发布于 2018-12-21 - 来自专栏数据库干货铺
MySQL OCP试题解析（9）
选项解析 A) --include-tables=db.% 错误：--include-tables 用于筛选表名，而非数据库名。 db.% 表示匹配表名以 db. 选项解析 A) 强制加载审计插件（即使启动时报错） 错误：FORCE_LOG_PERMANENT 并非用于处理启动错误，而是防止插件被运行时卸载。 例如，InnoDB 表的 SDI 包含表的定义（列、索引、约束等），并通过 ibd2sdi 工具可解析为 JSON 格式输出。 JSON 格式：SDI 包含表名、列定义、索引、字符集等元数据字段，通过 ibd2sdi 工具解析后生成可读的 JSON 文件。 版本兼容性：SDI 格式与 MySQL 版本绑定（例如 mysqld_version_id 字段记录版本号），不同版本解析可能存在差异。
53100编辑于 2025-05-25 - 来自专栏Lauren的FPGA
深度解析ug1292（9）
Clock Uncertainty跟图1所示的几个因素有关。当时序违例路径的Clock Uncertainty超过0.1ns时，应引起关注。这一数值可在时序报告中查找到，如图2所示，如果需要降低Clock Uncertainty，可采用如图3所示的流程。
1K20发布于 2019-10-30 - 来自专栏csico
责任链模式（案例解析）（9）
责任链模式是一种对象的行为模式，责任链模式实际上是一种处理请求的模式 它让多个处理器（对象节点）都有机会处理该请求，请求通过这条加工链进行一步步的处理后。输出最终的产品产出。
87220发布于 2021-10-29 - 来自专栏ops技术分享
Nginx结构原理全解析（9）
Nginx 架构基础 1 Nginx请求处理流程 image.png 2 Nginx进程结构 image.png 3 Nginx进程管理：信号 3.1 Master进程 监控worker进程 CHLD 管理worker进程 接收信号 TERM，INT QUIT HUP USR1 USR2 WINCH 3.2 Worker进程 接收信号 TERM，INT QUIT USR1 WINCH 3.3 nginx命令行 reload：HUP reopen：USR1 stop：TERM quit：QUIT
27520发布于 2021-05-11 - 来自专栏linjinhe的专栏
LevelDB 完全解析（9）：写操作
以上，便是 LevelDB 的写入流程。写入队列 + 合并写操作，逻辑和代码都十分简洁。比较不足的是，整个写入过程都是单线程的。
1.2K10发布于 2020-05-26 - 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
1.1K11发布于 2019-10-28
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