中文复杂名词短语依存句法分析
自然语言处理中常见的句法分析工具(六)
自然语言处理中常见的句法分析工具引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使机器能够理解、分析和处理人类语言。
在NLP的研究中，句法分析是一个至关重要的环节，它涉及到对句子的结构和语法关系进行分析和识别。
为了实现句法分析，研究人员开发了多种工具和技术，本文将介绍一些常见的句法分析工具及其应用。
句法分析工具1. 依存句法分析器依存句法分析器是一种基于句子中词语之间依存关系的分析工具。
它通过识别句中各个词语之间的依存关系，构建句子的依存树结构，从而揭示句子中词语之间的语法关系。
依存句法分析器在句法分析中具有重要作用，能够帮助研究人员理解句子的结构和语法关系。
2. 短语结构句法分析器短语结构句法分析器是句法分析中的另一种常见工具，它基于短语结构语法对句子进行分析。
短语结构句法分析器能够识别句子中的短语结构，包括名词短语、动词短语等，从而揭示句子中各个短语之间的语法关系。
短语结构句法分析器在NLP中被广泛应用，能够帮助机器理解和处理句子的语法结构。
3. 语法标注器语法标注器是一种对句子中词语进行语法标注的工具，它能够为句子中的每个词语添加相应的语法标记，包括词性、句法功能等。
语法标注器在句法分析中扮演着重要角色，能够为其他句法分析工具提供语法信息，帮助机器理解句子中词语的语法属性。
句法分析工具的应用1. 信息抽取句法分析工具在信息抽取中发挥着重要作用，能够帮助机器从文本中抽取出有用的信息。
通过对句子的结构和语法关系进行分析，句法分析工具能够识别出句子中的主谓宾结构、从句结构等，从而帮助机器抽取出句子中的重要信息。
2. 机器翻译在机器翻译领域，句法分析工具能够帮助机器理解源语言句子的结构和语法关系，从而更准确地翻译成目标语言。
通过对句子的短语结构和依存关系进行分析，机器能够更好地理解句子的语法结构，进而实现更准确的翻译。
3. 问答系统句法分析工具在问答系统中也有重要应用，能够帮助机器理解用户提出的问题并给出准确的答案。
语言学中的词性与句法分析
语言学中的词性与句法分析语言是人类沟通和交流的重要工具，而语言学则是研究语言的科学。
在语言学中，词性与句法分析是两个重要的概念。
词性是指词汇的分类，而句法分析则是研究句子的结构和成分之间的关系。
本文将探讨语言学中的词性与句法分析，并介绍一些相关的理论和方法。
一、词性分析词性是指词汇在句子中所扮演的角色和功能。
不同的词性有不同的特征和用法。
常见的词性包括名词、动词、形容词、副词、代词、介词、连词和助词等。
词性分析是对词汇进行分类和归类的过程，它有助于我们理解和运用语言。
在词性分析中，我们可以根据词汇的形态、语义和句法特征来确定其词性。
形态特征是指词汇的形式和构词规律，例如名词通常以“-s”或“-es”结尾表示复数形式，动词可以通过加“-ed”或“-ing”来表示过去式和现在分词。
语义特征是指词汇的意义和搭配，例如名词表示人、事物或抽象概念，动词表示动作或状态。
句法特征是指词汇在句子中的位置和作用，例如名词可以作为主语、宾语或补语，动词可以作为谓语或动词短语的核心。
词性分析对于语言学研究和语言教学都具有重要意义。
通过词性分析，我们可以了解词汇的用法和搭配，提高语言表达的准确性和流畅性。
同时，词性分析也为句法分析提供了基础。
二、句法分析句法分析是研究句子结构和成分之间关系的过程。
句子是语言中最基本的单位，而句法分析则是理解句子意义和结构的关键。
在句法分析中，我们可以通过短语结构语法和依存语法两种方法来分析句子。
短语结构语法是一种基于短语结构的句法分析方法。
它将句子分解为短语和词汇，通过规则和推导来描述句子的结构。
短语结构语法中的基本单位是短语，短语由一个或多个词汇组成，可以进一步分解为更小的短语或词汇。
短语结构语法可以通过树状结构来表示句子的组成和结构关系。
依存语法是一种基于依存关系的句法分析方法。
它将句子中的词汇之间的依存关系作为分析的重点。
依存关系是指一个词汇与其他词汇之间的语法关系，例如主谓关系、动宾关系和修饰关系等。
汉语篇章结构的特征—依存
汉语篇章结构的特征—依存汉语篇章结构的特征—依存在汉语中，篇章结构的特征之一就是依存关系。
依存关系是指篇章中各个语言单位之间的相互关系，包括句子与句子之间、句子与段落之间的关系。
这种依存关系可以通过连接词、代词、指示词等语法手段来实现，从而构建出一个完整、连贯的篇章。
汉语篇章结构的依存关系体现在句子与句子之间的连接上。
在汉语中，句子之间的连接主要通过连接词来实现。
连接词包括连词、副词、介词等，它们起到连接句子的作用，使句子之间有明确的逻辑关系。
比如，“因为”、“所以”、“但是”等连接词可以表达原因、结果、转折等关系，帮助读者理解句子之间的联系。
汉语篇章结构的依存关系还体现在句子与段落之间的衔接上。
在汉语中，段落之间的衔接主要通过代词、指示词等来实现。
这些词语可以引导读者在不同段落之间建立起联系，使篇章结构更加紧密。
比如，“这”、“那”、“前者”、“后者”等代词可以在不同段落之间指代前文或后文的内容，起到衔接句子和段落的作用。
汉语篇章结构的依存关系还表现在句子内部的衔接上。
在汉语句子中，各个成分之间存在着明确的依存关系，这种关系通过不同的句法手段来实现。
比如，主谓关系、动宾关系、定状补关系等都是句子内部各个成分之间的依存关系，它们使句子的结构更加完整，语义更加明确。
汉语篇章结构的依存关系还可以通过语法范畴的呈现来实现。
在汉语中，不同的语法范畴有不同的依存关系，它们之间相互依存、相互补充，构成了一个完整的篇章结构。
比如，名词和动词之间存在着动宾关系，形容词和名词之间存在着定状关系，这些依存关系使得篇章结构更加丰富多样。
汉语篇章结构的特征之一就是依存关系。
这种依存关系体现在句子与句子之间的连接、句子与段落之间的衔接、句子内部成分之间的关系以及语法范畴的呈现上。
了解和掌握这些依存关系对于构建一个连贯、完整的篇章十分重要。
通过恰当地使用连接词、代词、指示词等语法手段，我们可以使篇章结构更加清晰，语义更加明确，从而提高文章的质量和可读性。
依存句法分析DependencyParsing
依存句法分析DependencyParsing任务介绍句⼦的依存结构表达了词与词之间的依赖关系，这种关系称依存关系。
它是⼀种⼆元的⾮对称关系（binary asymmetric relation），从依存关系的⽀配者head指向从属者dependent。
依存句法分析旨在将输⼊的句⼦转化成依存分析树（或图），依存树中⾃上⽽下任意⽗⼦结点之间⽤依存关系连接。
在⾃然语⾔处理中，依存句法分析属于句法层次的任务，它⼀般需要词法层次的词性标注（POS）的结果作为辅助信息。
有趣的是，词性标注这个任务⼜需要分词结果作为辅助信息，可通过分词和词性标注联合任务来规避分词带来错误传播，当然这是题外话。
以LTP为例，依存句法分析中的依存关系包括：关系类型标签描述样例主谓关系SBV subject-verb我送她⼀束花 (我 <-- 送)动宾关系VOB直接宾语，verb-object我送她⼀束花 (送 --> 花)间宾关系IOB间接宾语，indirect-object我送她⼀束花 (送 --> 她)前置宾语FOB前置宾语，fronting-object他什么书都读 (书 <-- 读)兼语DBL double他请我吃饭 (请 --> 我)定中关系ATT attribute红苹果 (红 <-- 苹果)状中结构ADV adverbial⾮常美丽 (⾮常 <-- 美丽)动补结构CMP complement做完了作业 (做 --> 完)并列关系COO coordinate⼤⼭和⼤海 (⼤⼭ --> ⼤海)介宾关系POB preposition-object在贸易区内 (在 --> 内)左附加关系LAD left adjunct⼤⼭和⼤海 (和 <-- ⼤海)右附加关系RAD right adjunct孩⼦们 (孩⼦ --> 们)独⽴结构IS independent structure两个单句在结构上彼此独⽴标点WP punctuation。
依存句法分析
依存句法分析依存句法分析（也称依存文法、依存结构分析）是一种句法结构分析技术，它通过对句子进行分析，将句子分解为若干个组成部分，以描述文本语法结构的方式建模，以便更好地理解一句话的句法结构。
它的主要用途是在自然语言处理领域中，作为语言结构分析的基础，广泛应用于机器翻译、信息抽取和搜索、问答系统等领域。
首先，我们需要了解依存句法分析的基本概念和流程。
依存句法分析是一种统计学习和机器学习方法，它旨在将一个句子的内容和语法结构映射到一个更直观的表示形式。
基本概念：依存句法分析需要基于英文等自然语言文本，将文本分解为一些最小单位，如词汇和句子，然后将这些最小单位进行分析，以便判断它们之间的关系，构成复杂的句子结构和语义。
依存句法分析的流程：1、进行词法分析：将输入的自然语言文本进行词法分析，并将其分解成由词法标注形成的单词序列。
2、依存语法分析：对单词依存关系进行分析，通过分析每个单词在句子中的语法角色，形成单词之间的依存关系，从而建立句子的依存句法模型。
3、句法结构构建：根据分析的依存关系，将句子的语法和句子结构组装起来，构成句子的句法结构图，从而更加直观地观察句子的句法结构。
依存句法分析已经成为自然语言处理领域中一项重要的技术，广泛应用于例如机器翻译、信息抽取和搜索、问答系统等领域。
机器翻译：机器翻译需要把文本中自然语言中的句子转变成另一种语言，而依存句法分析可以帮助机器通过分析句子结构来分解句子，从而转换句子的更准确。
信息抽取：信息抽取是一种自然语言处理技术，它可以从纯文本内容中抽取出一些有意义的信息，这就需要分析文本结构，而依存句法分析可以帮助机器提取出句子的语法特点，从而更准确地抽取相关的信息。
问答系统：在一个问答系统中，要求问答的准确性和及时性很高，因此必须充分分析输入问题的句法结构，而依存句法分析可以帮助机器更准确地分析出问题的句法特点，从而更好地回答问题。
从以上介绍可以看出，依存句法分析是一项非常有用的技术，它可以帮助机器准确地识别句子结构，从而更好地理解语言文本，在自然语言处理领域中有着重要的应用。
依存句法 mdepd
依存句法 mdepd1. 什么是依存句法依存句法是语言学中的一个分支，研究句子中各个词之间的依存关系。
在句子中，每个词都有其特定的词类和语法功能，而这些词之间通过依存关系相互连接。
依存句法通过分析句子中的依存关系，可以帮助我们理解句子的结构和意义。
2. 传统依存句法分析传统的依存句法分析主要是基于依存关系图的构建。
依存关系图中，每个词都被表示为一个节点，而依存关系则以边的形式连接各个节点。
边上的标签表示依存关系的类型，例如主谓关系、定中关系等。
传统依存句法分析的过程包括两个主要步骤：分词和依存关系分析。
首先，需要对输入的句子进行分词，将句子划分为一个个词语。
然后，根据词语之间的语法关系，构建依存关系图。
最后，可以通过依存关系图来分析句子的结构和语义。
传统依存句法分析的方法主要基于规则和人工标注的语料库。
这种方法的优点是解析速度快，但缺点在于对词语和依存关系的标注需要耗费大量时间和精力。
而且，传统方法对于歧义性比较高的句子解析效果不佳。
3. 基于机器学习的依存句法分析为了解决传统依存句法分析的缺点，近年来发展了基于机器学习的依存句法分析方法。
这种方法利用机器学习算法从大规模的语料库中学习句子的依存关系规律，从而自动进行依存关系分析。
基于机器学习的依存句法分析方法通常包括以下几个步骤：特征提取、模型训练和解析。
首先，需要对输入的句子进行特征提取，将句子转换为机器学习算法能够处理的形式。
然后，使用已标注的语料库训练依存句法分析模型。
最后，将训练好的模型应用到新的句子上，进行依存关系的解析。
在基于机器学习的依存句法分析方法中，特征提取是非常重要的一步。
常用的特征包括词语本身的属性（如词性、词义等）、词语之间的距离、上下文信息等。
通过选择合适的特征，可以提高机器学习模型的性能。
基于机器学习的依存句法分析方法相较传统方法有很多优点。
首先，不需要大量的人工标注语料库，可以节省人力成本。
其次，可以处理歧义性较高的句子，提高解析的准确性和鲁棒性。
依存句法分析
依存句法分析信息处理技术的快速发展使得计算机可以执行越来越复杂的任务，自然语言处理也迎来了突飞猛进的发展。
自然语言处理的一个重要环节是语言理解，而语言理解也是自然语言处理领域中最艰巨的任务之一。
语言理解需要确定语句中每个词语的意义，并对它们之间的关系正确地进行推断。
在这种情况下，依存句法分析技术受到了越来越多的关注。
依存句法分析是以词语为基础的自然语言理解技术，它首先通过对句子中每个词语进行语法分析，以确定它们之间的依存关系，然后依据这些依存关系来确定语句的语义。
依存句法分析是一种句子分析方法，它把一个句子看作一个完整的结构体系，把句子中每个词语都看作每个结构体系中的一个元素，并研究句子中这些元素之间的关系，以便确定句子的句法结构。
此外，依存句法分析技术还可应用于各种复杂的自然语言处理技术。
例如，它可以用来分析词语的语义和语法，从而为语言理解提供有价值的信息。
此外，它还可用于推理分析、机器翻译和情感分析等复杂的自然语言处理任务。
由于依存句法分析技术在自然语言处理领域中扮演着基础角色，因此，很多研究学者和实际应用技术人员都积极投身于它的研究与开发。
关于依存句法分析技术，目前已经有一些相关的研究成果，针对特定语料库制定了一些特定的依存句法模型，并且提出了一些新的算法用于解决该技术的种种挑战。
从发展趋势来看，依存句法分析技术还将取得更大的进步，将更加普及和应用。
在自然语言处理领域中，它跟随着深度学习技术的发展能让计算机更加准确地理解和模拟人类的语言思维，有望为自然语言处理领域带来更多的发展。
另外，作为文本挖掘的一种技术，依存句法分析技术还能为实际应用提供可靠的保障，有助于提高自然语言处理技术的应用效率。
综上，依存句法分析技术是一个基本的、至关重要的自然语言处理技术，它在自然语言处理领域中将发挥着越来越重要的作用，它也将为文本挖掘、情感分析、机器翻译等应用领域提供重要的贡献，促进自然语言处理技术的发展和应用。
基于依存关系的中文句子语义分析研究
基于依存关系的中文句子语义分析研究作者：李华朱敏来源：《电脑知识与技术》2012年第04期摘要：自然语言的机器理解是人工智能的一个重要的研究领域。
为了挖掘自然语言中的语义关系，使计算机够像人一样去理解句子，该文使用哈工大语言技术平台的依存分析模块和知网及信息结构库，建立了一个语义分析系统来对于自然语言的依存结果进行处理。
该系统实现了知网和LTP标记的一致化，并且建立了由信息结构库构建的信息模式树库，然后使用了嵌入式匹配以及基于树相似度和马科夫模型的词相似度算法来进行语义分析。
通过实验，可以看到搭建的系统能够分析出句子的主要语义关系，系统对于语义分析的可行性得到了验证。
关键词:依存;中文;语义;知网;自然语言中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)04-0856-04Chinese Semantic Parsing Based on Dependency RelationshipLI Hua1，ZHU Min2(1.Cognitive Science Department, Xiamen University, Xiamen 361005,China;2.Fujian Key Laboratory of the Brain-like Intelligent System (Xiamen University), Xiamen 361005 ,China)Abstract: Natural language understanding is an important field in Artificial Intelligence. To extract semantic relations from natural language, so that the computer can understand a sentence like human beings, a method of Chinese semantic parsing based on LTP and HowNet is presented. And the main architecture of the semantic parsing system is given out. Firstly, the markers of LTP are mapped to the markers of HowNet. Secondly, information structure model tree database is constructed by the information structures from HowNet. Thirdly, the result of dependency analysis is processed by using embedded tree matching method and word similarity computing using Markov Model and tree similarity. And the semantic relations are extracted by the semantic parsing system. Finally, the feasibility of the method is validated by experiments.Key words：dependency;Chinese;semantic;HowNet;natural language自然语言是在人类发展的过程中形成的，它的意义不仅仅是在于一种声音和符号，更是代表了人们说想要表达的更深层次的意义。
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优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷
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基金项目：国家自然科学基金项目(61173095)，国家自然科学基金重点项目(61133012)
作者简介：陈永波(1990-)，男，山东禹城人，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、句法分析、机器学习等(chenyongbo1990@)；汤昂昂(1990-)，男，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、信息检索、机器学习等；姬东鸿(1967-)，男，博士，博导，主要研究方向为自然语言处理、语义网技术、机器学习、数据挖掘等； ．
中文复杂名词短语依存句法分析 *
陈永波，汤昂昂，姬东鸿
(武汉大学 计算机学院，武汉 430072)
摘 要：针对中文复杂名词短语的依存句法分析进行了研究，提出简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。
算法的每一步迭代根据边的特征于每一对相邻子树之间的无向边中选择最优者，然后利用支持向量机根据边两端子树的特征确定该边的方向，即得到两棵子树的中心语之间的依存关系。
实验证明对于复杂名词短语的依存句法分析，算法准确率比简单边优先算法有明显提高，且优于基于最大生成树算法的中文句法分析器。
算法分析效率更高，时间复杂度为O （n2logn ）。
关键词：中文复杂名词短语；依存句法分析；决策式算法；支持向量机；特征 中图分类号：TP391.1 文献标志码：A
Dependency parsing of Chinese complex nominal phrase
CHEN Yong-bo, TANG Ang-ang, JI Dong-hong
(Computer School, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Abstract: This paper developed Easy Arc First Algorithm Combined with SVM, and used it in dependency parsing of Chinese Complex Nominal Phrase. In each iteration step, the algorithm finds out the optical non-directional arc among arcs linking neighboring subtrees according to their features, and determines the arc ’s direction using SVM. Results of experiments show that accurate rate of the algorithm is significantly higher than Easy First Arc Algorithm, and higher than Chinese parser based on MST algorithm. Time complexity of the algorithm is O(n2logn).
Key Words: Chinese complex nominal phrase; dependency parsing; deterministic algorithm; SVM; feature
0 引言
复杂名词短语的语义解释是自然语言处理领域最具挑战性的课题之一[1]。
研究复杂名词短语的依存句法分析算法，对句子依存分析计算复杂性的简化和准确率的提高具有重要意义
[2]。
当前主流的依存句法分析算法可以分为三类：基于转换的
算法、基于图的算法和同时基于图与转换的算法。
基于转换的算法计算简单，而准确率较低；基于图的算法准确率高，但计算复杂。
Yoav 等[3]结合前两种方法，提出了简单边优先算法。
该算法能较好地处理长句，却不能移植到复杂名词短语的句法分析。
针对复杂名词短语的内部结构特征，本文提出了简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。
算法考虑了复杂名词短语的内部结构特征，在降低计算复杂度的同时有效地保证了准确率。
实验证明该算法能良好地应用于复杂名词短语的依存分析，且准确率和效率高于基于最大生成树算法的中文句法分析器。
本文内容主要分为五部分：本部分为引言；第一部分介绍
复杂名词短语的定义及其语义结构；第二部分介绍依存句法分析的定义及目前的主流算法；第三部分介绍简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法；实验及结果分析在第四部分。
1 复杂名词短语
1.1 定义
本文的研究对象是指包含至少三个词语且不含助词“的”的复杂名词短语。
下面1）和2）给出了两个复杂名词短语的例子。
1） 多种语言现象 2） 多种语言习得
研究复杂名词短语的识别和依存分析对于句子分析的简化和准确率的提高具有重要意义。
目前国内外对于复杂名词短语语义结构的研究主要集中在NN 二词短语，而对于多词名词短语的研究比较少见。
但多词名词短语的语义结构远非二词名词短语所能涵盖。
例如1）中如果没有“现象”，“多种”语义上指向“语言”；如果添上“现象”，则很可能指向“现象”。
相比
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