自然语言理解-句法分析算法(1)..(修改版)
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）
自然语言理解
语料库
研究语言知识所用的真实文本称为语料， 研究语言知识所用的真实文本称为语料， 大量的真实文本即构成语料库。 大量的真实文本即构成语料库。 WordNet、MindNet、FrameNet 、 、 知网(How-Net)是一个以英汉双语所代 知网 表的概念以及概念的特征为基础的，以 揭示概念与概念之间以及概念所具有的 特性之间的关系为基本内容的常识知识 库。
概述
理解并回答人们用自然语言提出的有关问题。 理解并回答人们用自然语言提出的有关问题。 生成文本摘要和对文本进行释义。 生成文本摘要和对文本进行释义。 把一种自然语言表示的信息自动地翻译为另一 种自然语言。 种自然语言。
语言的概念
语言是人类进行通讯的自然媒介， 语言是人类进行通讯的自然媒介，它包 括口语、书面语以及动作语等。 括口语、书面语以及动作语等。 语言是用于传递信息的表示方法、 语言是用于传递信息的表示方法、约定 和规则的集合。 和规则的集合。 由语句组成，每个语句又有单词组成。 由语句组成，每个语句又有单词组成。 组成语句时， 组成语句时，应遵循一定的语法和语义 规则。 规则。
自然语言理解
概述
自然语言处理就是研究如何能让计算机理解并 自然语言处理就是研究如何能让计算机理解并 生成人们日常所使用的 如汉语、英语)语言 人们日常所使用的(如汉语 语言， 生成人们日常所使用的 如汉语、英语 语言， 使得计算机懂得自然语言的含义，并对人给计 使得计算机懂得自然语言的含义， 算机提出的问题，通过对话的方式， 算机提出的问题，通过对话的方式，用自然语 言进行回答。 言进行回答。目的在于建立起一种人与机器之 间的密切而友好的关系， 间的密切而友好的关系，使之能进行高度的信 息传递与认知活动。 息传递与认知活动。自然语言理解系统可以用 作专家系统、知识工程、情报检索、 作专家系统、知识工程、情报检索、办公室自 动化的自然语言人机接口，有很大的实用价值。 动化的自然语言人机接口，有很大的实用价值。
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。
自然语言理解NLP
2.语法分析歧义：
“那只狼咬死了猎人的狗” “咬死了猎人的狗失踪了”
3.语义分析歧义：
机器翻译句子 “At last, a computer that understands you like your mother” 可以有多种含义，如下： “计算机会像你的母亲那样很好的理解你（的语言） ” “计算机理解你喜欢你的母亲” “计算机会像很好的理解你的母亲那样理解你”
Party May 27 add
基本解决：词性标注、命名实体识别、Spam识别
取得长足进展：情感分析Sentiment analysis、共指消 解Coreference resolution、词义消歧Word sense disambiguation 、句法分析Parsing、机器翻译Machine translation (MT )、信息抽取Information extraction (IE)
包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以 及一切有关自然语言信息的加工处理。 例如，如果有一台机器既能理解中文又能理解英文 ，那么，这台机器就可以为人类充当翻译；如果电 视能理解中文，那么，用户就可以不用按钮，而是 通过说话来遥控电视
语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样 从一连串的语言符号中获取信息的？
3.情感分析（Sentiment Analysis，SA）：又称倾向 性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文 本进行分析、处理、归纳和推理的过程，如从大量网 页文本中分析用户对“数码相机”的“变焦、价格、 大小、重量、闪光、易用性”等属性的情感倾向； 4.机器翻译（Machine Translation，MT）：将文本从 一种语言转成另一种语言，如中英机器翻译。
自然语言理解(App)习题参考答案
(b) G = ({A, S}, {0,1}, S, P) P: S A
NLPR, CASIA
0A0 | 1A1 0A0 | 1A1 | ε
2004-3-6
9
NLPR
第三章习题解答
3-2. 有以下文法：G = ({S,B,C},{a,b,c},P, S),其中： P: S → aSBC | abC bB → bb cC → cc 求 L(G)=? CB → BC bC → bc
x
p(x) 证明： H( p, q) = H( p) + D( p || q) = H( p) + ∑ p(x) log q(x) x∈X
= −∑ p(x) log p(x) + ∑ p(x)(logp(x) − logq(x))
x∈X x∈X
= −∑ p( x) logq( x)
x∈X
NLPR, CASIA
p ( x) D( p || q) = ∑ p( x) log q ( x) x∈X
NLPR, CASIA
2004-3-6
6
NLPR
第二章习题解答
2-3. 举例说明（任意找两个分布 p 和 q ），KL 距离是不对 称的，即 D(p || q) ≠ D(q || p)。 （略）
NLPR, CASIA
NLPR, CASIA 2004-3-6
10
NLPR
第三章习题解答
3-3. 设文法 G 由如下规则定义： S → AB A → Aa|bB B → a|Sb 给出下列句子形式的派生树: (1)baabaab (2)bBABb 解： (1) A A b B a b
NLPR, CASIA
S B a A B a
了解自然语言处理技术文本分类和语义分析
了解自然语言处理技术文本分类和语义分析自然语言处理技术在文本分类和语义分析方面的应用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指让计算机能够理解、处理和生成人类语言的一种技术。
在现代信息时代，海量的文本数据需要被处理和分析，而NLP技术在文本分类和语义分析方面发挥着重要的作用。
本文将介绍自然语言处理技术在文本分类和语义分析方面的应用。
一、文本分类文本分类是指将文本按照不同的类别或主题进行分类的过程。
通过文本分类技术，计算机可以自动将文本归类，帮助用户迅速定位所需信息。
在自然语言处理技术的支持下，文本分类可以更加准确和高效。
1.特征提取为了进行文本分类，首先需要对文本进行特征提取。
常用的特征提取方法有词袋模型（Bag of Words）和词向量模型（Word Embedding）。
词袋模型将文本表示为一个词的集合，而词向量模型则将每个单词表示为一个向量。
这些特征可以包含词频、TF-IDF值等信息，用于构建文本分类模型。
2.分类算法在特征提取完成后，需要选择适合的分类算法进行文本分类。
常用的分类算法有朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）和深度学习模型（如卷积神经网络和循环神经网络）。
这些算法可以根据特征和标签之间的关系进行分类，从而实现文本的自动分类。
二、语义分析语义分析是指根据语境和意义理解文本的过程，通过分析文本的语义信息，使计算机能够更好地理解和生成自然语言。
在自然语言处理技术的支持下，语义分析可以实现文本的深层次理解和语言推理。
1.句法分析句法分析是分析句子结构的过程，它可以识别和标记句子中的成分和关系。
常用的句法分析方法有依存句法分析和短语结构句法分析。
通过句法分析，计算机可以理解句子中的主谓宾关系、修饰关系等，从而更好地进行语义分析。
2.命名实体识别命名实体识别是指识别文本中出现的具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
通过命名实体识别，计算机可以识别并标记出文本中的关键信息，为后续的语义分析提供支持。
第7章 自然语言理解
• 自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
2
自然语言理解的概念与发展历史
• 语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
句法分析
例 1 G＝(Vt，Vn，S, P)
Vt =（the,man,killed,a,deer,likes)
Vn =（S,NP,VP,N,ART,V,Prep,PP)
S=S P：(1) S→NP+VP (2) NP→N (4) VP→V (5) VP→V+NP (7)N→man|deer
J. Weizenbaum：心理医疗ELIZA
4.
72年W. Woods：语音接口 基于知识的自然语言理解发展时期 LUNAR T. Winograd ：英语对话SHEDLU
5. 基于大规模语料库的自然语言理解发展时期
• 自然语言理解的概念与发展历史
语音分析
• 词法分析
• 句法分析
• 语义分析
• 语音分析
• 词法分析
句法分析
• 语义分析
• 句子的自动理解
• 机器翻译
• 自然语言理解系统应用举例
14
句法分析
乔姆斯基语法体系
转移网络 扩充转移网络 句法分析树 自动句法分析算法
15
句法分析
句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析，以确定构成句子 的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等，并将 这些关系用层次结构加以表达。
自然语言理解讲义第三讲.
CS
NP N 张三 V 是 N 县长 V 派 V’ V 来
的
de 的
自顶向下分析法(14)：示例
S
NP VP NP
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS 的 (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
使用规则： NPN
CS
NP N 张三 V 是 N N 县长 V 派 V’ V 来
位置不变
自顶向下分析法(23) ：一种改进方法
算法 1. 选择当前状态：从可能状态列表中选择第一个状态，并称之为 C。从可能状态表中去掉C。若表为空，在算法失败。 2. 若C的符号表为空。如果位置指向句子末尾，则算法成功；如 果位置不指向句子末尾，则goto 1(回溯)。 3. 否则(若C的符号表不为空)，按下面方法产生新状态： 若C的符号表的第一个符号表示词性。如果句子的下一个词具 有该词性，则通过从C的符号表中去掉该符号并调整位置指针 来构造一新状态，然后将新状态加入可能状态列表；如果句 子的下一个词不具有该词性，则goto 1。 否则，若C的第一个符号为其他非终极符，为该符号的每条重 写规则产生一新状态，然后将所有这些新状态加入可能状态 列表。 goto 1.
使用规则： NPN
NP
N 张三 V 是 N 县长 V 派 V 来 de 的
自底向上分析法(4)
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS 的 (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
使用规则： NPN
NP
N 张三 V 是
NP N 县长 V 派 V 来 de 的
2
old
3
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MP .m q
1
MP m. q
2
MP m q.
6
NP NP NP.
NP NP. NP
NP .NP NP
NP .n
NP .MP NP
MP .m q
7
NP n.
3
NP MP. NP
NP .NP NP
NP .n
NP .MP NP
MP .m q
5
NP MP NP.
$
$ 0 NP 4
n$
$ 0 NP 4 n 7
$
$ 0 NP 4 NP 6
$
$ 0 NP$
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
m
q NP NP
NP MP NP (s) MP m q (4) NP NP NP (1)
一 张 nn 火车 票
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。
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
Input Queue mqn$ n$qn$n$n $
Backup Status ( $ 0 NP 4 ) ( n $ )
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
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)
从小的成分，逐渐计算到大的成分
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
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
高效
在多项式时间内得到结果 具备排序机制，启发式搜索策略
一些算法
自顶向下 自底向上 带回溯的LR 分析法 CYK Earley Chart Parsing
使用的例子
输入：
一/m 张/q 火车/n 票/n
文法：
Bottom-up
m
q
n
n
一
张
火车
票
Bottom-up
MP
m
q
一
张
n
n
火车
票
Bottom-up
MP
m
q
一
张
NP
n
n
火车
票
Bottom-up
MP
m
q
一
张
NP
NP
n
n
火车
票
Bottom-up
MP
m
q
一
张
NP
NP
NP
n
n
火车
票
Bottom-up
NP NP
MP
NP
NP
m
q
n
n
一
张
火车
票
带回溯的LR
句法分析算法
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
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）
Top-down
NP
MP
NP
NP MP NP (2)
Top-down
NP
NP
NP
m
q
一张
NP MP NP (s) MP m q (4)
Top-down
NP
NP
NP
m
q NP NP
一张
NP MP NP (s) MP m q (4) NP NP NP (1)
Top-down
NP
NP
NP
NP NP. NP
NP .NP NP
NP .n
NP .MP NP
MP .m q
过程
The Shift-reduce Table and the parsing process
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
NP NP NP (1)
NP MP NP (2)
NP n
(3)
MP m q
(4)
期望分析结果
Top-down
自顶向下的方法又称为基于预测的方法。 这种方法是先产生对后面将要出现的成分的预期，然 后再通过逐步吃进待分析的字符串来验证预期。 如果预期得到了证明，就说明待分析的字符串可以被 分析为所预期的句法结构。 如果某一个环节上预期出了差错，那就要用另外的预 期来替换（即回溯）。 如果所有环节上所有可能的预期都被吃进的待分析字 符串所“反驳”，那就说明待分析的字符串不可能是 一个合法的句子，分析失败。
过程（cont.）
$0 $0m1 $0m1q2 $ 0 MP 3 $ 0 MP 3 n 7 $ 0 MP 3 NP 5
mqnn$ qnn$ nn$ 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 acc
组成部分
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
4
S’ NP.
NP NP. NP
NP .NP NP
NP .n
NP .MP NP