自然语言理解-句法分析算法(1)
自然语言理解-句法分析算法(1)
status m
q
n
$
NP
MP
0
s1
s7
4
3
1
s2
2
r4
r4
r4
r4
(1) NP NP NP (2) NP MP NP (3) NP n
3
s1
s7
5
3
(4) MP m q
4
s1
s7
acc
6
3
5
s1 r2
r2
s7 r2 r2
6
3
6
s1 r1
r1
s7 r1 r1
6
3
7
r3
r3
r3
r3
Stack $ 0 mMNacPPc143qNnNn2PP7765 nNP7 6
是待分析的）
3. 整数i : 状态起点（已分析子串的起点） 4. 整数j : 状态终点（已分析子串的终点） i
≤j
比如： <S NP ·VP 0, 4>
基本操作
预测（Predicator）：如果圆点右方是一个非终结符， 那么以该非终结符为左部的规则都有匹配的希望，也 就是说分析器可以预测这些规则都可以建立相应的项 目。
$
$ 0 MP 3 NP 5 NP 6
$
$ 0 MP 3 NP 5
$
$ 0 NP 4
$
$ 0 acc
$
$ 0 NP 4
n$
$ 0 NP 4 n 7
$
$ 0 NP 4 NP 6
$
$ 0 NP 4
$
$ 0 acc
$
算法分析
类似深度优先搜索
如果改变备份栈顺序，可以实现其它搜索策 略。（agenda）
自然语言处理中的依存句法分析算法介绍
自然语言处理中的依存句法分析算法介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向。
而在NLP中，依存句法分析是一项关键技术，它能够帮助计算机理解句子中单词之间的语法关系。
本文将介绍几种常见的依存句法分析算法。
一、基于规则的依存句法分析算法基于规则的依存句法分析算法是最早出现的一种方法。
它通过手工编写一系列规则来分析句子中单词之间的依存关系。
这些规则通常基于语言学知识和语法规则，例如主谓关系、动宾关系等。
然而，由于语言的复杂性和多样性，编写完备的规则是一项巨大的挑战。
因此，这种方法在实际应用中存在一定的局限性。
二、基于统计的依存句法分析算法随着机器学习和统计方法的发展，基于统计的依存句法分析算法逐渐兴起。
这种方法通过从大规模语料库中学习句子的依存关系模式，来预测新句子的依存结构。
其中最著名的算法是基于最大熵模型和支持向量机的依存句法分析算法。
这些算法通过将句子表示为特征向量，并使用机器学习算法来训练模型，从而预测句子的依存结构。
三、基于神经网络的依存句法分析算法近年来，随着深度学习和神经网络的发展，基于神经网络的依存句法分析算法取得了显著的进展。
这种方法使用神经网络模型来学习句子的依存关系。
其中最著名的算法是基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和转移系统的依存句法分析算法。
这些算法通过将句子表示为词向量序列，并使用神经网络来预测句子的依存结构。
四、混合方法的依存句法分析算法除了上述三种方法，还有一些混合方法被提出来改进依存句法分析的性能。
例如，一些研究者将基于规则和基于统计的方法相结合，通过规则引导统计模型来提高分析的准确性。
另外，一些研究者将基于统计和基于神经网络的方法相结合，通过融合不同方法的优势来改进依存句法分析的效果。
总结起来，自然语言处理中的依存句法分析算法有基于规则、基于统计、基于神经网络和混合方法等几种。
词法与句法分析算法在自然语言处理中的应用
词法与句法分析算法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（Artificial Intelligence，AI）领域中的一个重要分支，涉及计算机对人类语言的理解和生成。
在NLP中，词法分析和句法分析是两个基本的任务，它们被广泛应用于文本处理、信息检索、机器翻译、语音识别和文本生成等领域。
本文将探讨词法分析和句法分析算法在自然语言处理中的应用。
一、词法分析在NLP中，词法分析（Lexical Analysis）是将自然语言文本转化为词汇序列的过程。
它的主要任务是将文本中的单词（Token）或符号提取并标准化，以便进行后续的语义分析和句法分析。
词法分析通常包括以下几个步骤：1. 分割：将文本分割成单词或符号的序列。
这个过程中，需要处理连字符、缩写、数字和标点等特殊情况。
2. 标准化：将单词或符号转化为规范形式。
比如，将单词的变形（如动词的时态和语态）统一为原形，将符号转化为标准的词汇、时间和日期格式等。
3. 词性标注：给每个单词或符号赋予它们在句子中的语法和词性。
这有助于在后续的句法分析中确定每个词的作用和功能。
词性标注通常使用标签集（Tag Set），比如：名词、动词、形容词、副词、介词、代词、连词等。
常用的词法分析算法有正则表达式、自动机、最大概率模型和条件随机场等。
其中，条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）是最常用的算法之一，它基于统计模型和特征工程来进行词性标注和分词。
CRF算法已经被应用于多种文本处理任务中，比如中文分词、命名实体识别等。
二、句法分析句法分析（Syntactic Analysis）是将自然语言文本分解成语法结构的过程。
它的主要任务是确定句子中词语之间的关系和语法结构，并生成句子的树形结构表示。
句法分析通常包括以下几个阶段：1. 词法分析：将句子分解成单词序列。
2. 上下文无关文法分析：将句子解析成基于上下文无关文法（Context-Free Grammar，CFG）的树形结构。
句法分析
句法分析句法分析，作为自然语言处理领域的核心技术之一，主要研究句子内部的语法结构关系以及句子之间的语法关系。
它通过分析句子中的词汇、词性、句法树等要素，帮助人们理解句子的意义和组织结构。
本文将介绍句法分析的基本概念、常见方法以及在自然语言处理中的应用。
句法分析是自然语言处理中的重要任务之一，它对于理解自然语言文本具有重要意义。
在句法分析过程中，常用的方法有基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是根据语法规则来进行句法分析，它需要人工编写一系列的语法规则。
而基于统计的方法则是利用大规模语料库进行训练，通过统计模型来进行句法分析。
句法分析在自然语言处理领域有着广泛的应用。
其中，句法分析在机器翻译中起到了至关重要的作用。
通过句法分析，可以有效地对源语言句子进行结构化表示，从而更好地进行翻译。
此外，在信息检索、问答系统、文本分类等领域中，句法分析也发挥着重要的作用。
通过对文本进行句法分析，可以帮助计算机更好地理解文本的意思，从而实现更精准的信息抽取和语义推理。
在句法分析的研究中，有许多经典的算法和模型。
其中，最为常见的句法分析算法有基于规则的上下文无关文法（Context-Free Grammar，CFG）、依存句法分析（Dependency Parsing）和成分句法分析（Constituency Parsing）等。
这些算法和模型在句法分析任务中各有优劣，适用于不同的应用场景。
例如，成分句法分析更适用于处理形式更加标准化的新闻文本，而依存句法分析则更适用于处理更为自由化的口语文本。
在实际应用中，句法分析面临着一些挑战和困难。
首先，句法分析需要准确地识别和标注词性，但词性标注的准确率会对句法分析的性能产生很大影响。
其次，句法分析还需要处理歧义性的问题，如歧义词的处理和多义词的消歧，这需要更深入的语义理解。
此外，句法分析还需要处理非标准化的文本，如网络文本、口语文本等，这对于模型的泛化能力提出了更高的要求。
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。
自然语言中的词法分析、语法分析、句法分析
⾃然语⾔中的词法分析、语法分析、句法分析1.词法分析词是⾃然语⾔中能够独⽴运⽤的最⼩单位，是⾃然语⾔处理的基本单位。
词法分析就是利⽤计算机对⾃然语⾔的形态 (morphology) 进⾏分析，判断词的结构和类别等。
词法分析的主要任务是：①：能正确的把⼀串连续的字符切分成⼀个⼀个的词②：能正确地判断每个词的词性，以便于后续的句法分析的实现。
常见的中⽂分词算法：（分为三类，1.基于字符串匹配（机械分词）的分词⽅法、2.基于理解的分词⽅法、3.基于统计的分词⽅法） 最⼤匹配法（正向、逆向） 1基于字符串匹配 基于词典的中⽂分词 1基于字符串匹配 基于标记法 约束矩阵法 句模切分法 神经⽹络分析算法 2.基于理解 基于统计语⾔模型（共现率） 3.基于统计 专家系统分词算法 常见分词项⽬： word分词 FudanNLP Paoding MMSEG4J jcseg ICTCLAS 智呈分词 MFSOU分词 SCWS jieba2.句法分析（语法分析）运⽤⾃然语⾔的句法和其他知识来确定组成输⼊句各成分功能。
对句⼦中的词语语法功能进⾏分析。
（每个词充当的⾓⾊，主语、谓语等）。
句法分析的基本任务是：确定句⼦的语法结构或句⼦中词汇之间的依存关系。
句法分析分为：句法结构分析和依存关系分析两种。
采⽤语法树来表⽰3.语义分析4.语⽤分析5.常见的术语： 未登录词：命名实体（⼈名、地名）、新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在分词词典中没有收录，但⼜确实能称为词的那些词。
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。
使用AI技术进行自然语言处理的常用方法
使用AI技术进行自然语言处理的常用方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中一个重要的子领域，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
随着人们对自然语言处理应用的需求日益增长，AI技术在该领域得到了广泛应用。
本文将介绍一些常用的AI技术和方法，以实现有效的自然语言处理。
一、词法分析词法分析是NLP中最基础的任务之一，它涉及将句子拆分成单词并标记它们的属性。
通常，词法分析会使用标注器（Tagger）来为每个单词确定其类型或形式。
标注器根据任务需求可以是基于规则、统计模型或深度学习模型而设计。
1. 基于规则的标注：这种方法使用预定义的规则来确定每个单词的特征，例如正则表达式或简单规则集。
但是这种方法对于复杂结构或未知文本效果不佳。
2. 基于统计模型的标注：统计模型利用已经标记过的训练数据学习概率模型，并基于学习到的概率来为新句子中每个单词打标签。
常用的统计模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和最大熵模型（Maximum Entropy Model, MEM）等。
3. 基于深度学习的标注：近年来，基于深度学习的NLP方法成为发展的热点。
使用深度学习模型如循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）可以更准确地为文本打上标签。
二、句法分析句法分析是NLP中一个重要而复杂的任务，旨在确定句子中单词之间的依赖关系。
通常，句法分析可以通过两种方法来完成：基于规则和基于统计。
1. 基于规则的句法分析：这种方法使用人工定义的语法规则来解决句法分析问题。
例如，上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG）是一种流行的形式化语言表示方法，它将句子表示为推导树，并使用产生式规则描述单词之间的关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Earley Example
1) NP 。NP NP 2) NP 。MP NP 3) NP 。n 4) MP 。m q 6) =4+5 MP m。q 8)=6+7 MP m q。 9)=2+8 NP MP。NP 10) NP 。NP NP 11) NP 。MP NP 12) NP 。n 13) MP 。m q 15)=12+14 NP n。 16)=9+15 NP MP NP。 17)=1+16 NP NP。NP 18)=10+15 NP NP。NP 24)=21+23 NP n。 25)=17+24 NP NP NP。 26)=18+24 NP NP NP。 27)=9+26 NP MP NP。
CYK Example
NP(10=9+6), NP(11=7+8) NP(9=7+4)
MP(7=1+2)
m(1) 一 q(2) 张
NP(8=4+6)
n(3), NP(4) N(5), NP(6) 火车 票
算法分析
文法必须二元化 广度优先搜索 自底向上 O(n3)，动态规划思想
Earley 算法
前提条件
文法符合chomsky范式
文法只有两种形式： A B C 其中，A,B,C都为非终结符 A a 其中，a为终结符
算法数据结构
一个二维矩阵：{ M(i , j) }
每一个元素M(i , j)对应于输入句子中某一个 跨度（Span）上所有可能形成的短语的非终 结符的集合 横坐标i：该跨度左侧第一个词的位置 纵坐标j：该跨度包含的词数
一
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q NP n 票
(4) (1)
NP n 火车
NP NP NP
一
Bottom-up
自底向上的方法也叫基于归约的方法。 这种方法是先逐步吃进待分析字符串，把它们 从局部到整体层层归约为可能的成分。 如果整个待分析字符串被归约为开始符号S， 那么分析成功。 如果在某个局部证明不可能有任何从这里把整 个待分析字符串归约为句子的方案，那么就需 要回溯。 如果经过回溯始终无法将待分析字符串归约为 S，那么分析失败。
扩展：活动弧+完成弧 触发：完成弧
m
q
MP .m.q MP .m q.
算法描述
1。将所有单词作为完成弧放入agenda，按某种排序 策略排序，把结果表清空。 2。如果agenda为空，转入6 3。从agenda中取出一条弧，如果是覆盖整个句子完 成弧且规则右部是可接受文法符号，那么将弧放入结 果表 4。如果不是，则进行弧的扩展与触发，将产生的新弧 放入agenda，放入时满足agenda的排序规则 5。转入2 6。如果结果表空，则分析失败，否则返回结果表中的 内容
Top-down
NP MP NP NP MP NP (2)
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q (4)
一
Top-down
NP NP m q 张 NP NP MP NP (s) MP m q NP
(4) (1)
NP
NP NP NP
(1) NP NP NP (2) NP MP NP
(3) NP n
(4) MP m q
Stack
Input Queue
Backup Status
$ 0 acc m 14 MP NP 3qNP n NP n 27 7 6 5 NP n 76
m$ q n $ n q$ n n$ n$
( $ 0 NP 4 ) ( n $ )
算法描述
初始化 For int i = 0 to n-1 if W(i,i+1) == a && exit Aa Add A to M(i,i+1) 计算 For int l = 2 to n for int k = 0 to n-l for int j = 1 to l-1 for each A B C if(B in M(k,k+j) and C in M(k+j, k+l)) add A to M(k, k+l) 结果 M(0, n) is the set of all results;
句法分析算法
上海交通大学 陈玉泉
内容提要
概述 带回溯的LR 分析法 CYK Earley Chart Parsing
概述
程序设计语言分析算法
递归下降 LL LR
特点
高效 排歧策略简单
First集 Follow集 算符优先级
自然语言文法的特点
歧义
过程（cont.）
$0 $0m1 $0m1q2 mqnn$ qnn$ nn$
$ 0 MP 3
$ 0 MP 3 n 7 $ 0 MP 3 NP 5
nn$
n$ n$
$ 0 MP 3 NP 5 n 7 $ 0 MP 3 NP 5 NP 6 $ 0 MP 3 NP 5
$ $ $
$ 0 NP 4 $ 0 NP 4 n 7 $ 0 NP 4 NP 6
m
一
n
火车
带回溯的LR
组成部分
Biblioteka Shift-Reduce-Goto 表 分析栈 输入队列 引入备份状态，解决移进规约冲突
LR 分析表的构造
0 S’ .NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
1 MP m. q
比如： <S NP ·VP 0, 4>
基本操作
预测（Predicator）：如果圆点右方是一个非终结符， 那么以该非终结符为左部的规则都有匹配的希望，也 就是说分析器可以预测这些规则都可以建立相应的项 目。 扫描（Scanner）：如果圆点右方是一个终结符，就将 圆点向右方扫描一个字符间隔，把匹配完的字符“让” 到左方。 归约（Completer）：如果圆点右方没有符号（即圆点 已经在状态的结束位置），那么表示当前状态所做的 预测已经实现，因而可以将当前状态（Si）与已有的 包含当前状态的状态(Sj)进行归约（合并），从而扩大 Sj覆盖的子串范围
3 NP MP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
4 S’ NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
2 MP m q.
描述
规则中加入“.”表示当前分析程度 一张二维表 引入预测机制 这个算法可以认为是三个步骤的不断循 环：
预测（predict） 扫描（scan） 完成（complete）
基本概念
一个状态由四部分组成：
1. 2.
3. 4.
上下文无关文法规则 圆点·（圆点左边的部分是已分析的，右边 是待分析的） 整数i : 状态起点（已分析子串的起点） 整数j : 状态终点（已分析子串的终点） i ≤j
n$ $ $
$ 0 NP 4
$ 0 acc
$
$
$ 0 NP 4
$ 0 acc
$
$
算法分析
类似深度优先搜索
如果改变备份栈顺序，可以实现其它搜索策 略。（agenda）
自底向上 复杂度为指数
思考：有没有办法变成多项式？（GLR）
CYK
组成部分
一张二维表，存储中间结果
从小的成分，逐渐计算到大的成分
最左触发，向右扩展，后进先 出的图算法
NP.NP NP. NP.MP NP. NP.NP NP.
Grammar:
•NP NP NP •NP n •NP MP NP
NP .MP NP. MP .m q.
NP.n.
NP.n.
•MP m q
m
MP.m.q NP .MP. NP
过程
The Shift-reduce Table and the parsing process
status 0 1 2 3 4 5 6 7 r4 s1 s1 s1 r2 s1 r1 r3 r2 r1 r3 m s1 s2 r4 r4 s7 s7 s7 r2 s7 r1 r3 acc r2 r1 r3 r4 5 6 6 6 3 3 3 3 q n s7 $ NP 4 MP 3
NP.NP.NP
一
0 1
Extended arcs
张
2
火车
3
Triggered arcs
票
4
Agenda的作用
实现多种搜索策略：
后进先出，深度优先 先进先出，广度优先 启发式搜索
算法分析
灵活
自底向上 O(n3)
Thank you!
歧义最大数量： 真歧义和伪歧义
咬死猎人的狗（v n 的 n） 建设公路的需要 （v n 的 n） 他和我的爸爸（r 和 r 的 n） 他和他的爸爸（r 和 r 的 n）
算法应该……
容纳歧义
允许二义文法 任何可能结果都应计算到 在多项式时间内得到结果 具备排序机制，启发式搜索策略