自然语言理解-句法分析算法(1)..
第八章 句法分析
8.3 CYK分析算法
Coke-Younger-Kasami (CYK) 算法
¾ 对 Chomsky 文法进行范式化： AJ a 或 A J BC A, B, C ∈ VN, a ∈ VT , G=(VN, VT, P, S) ¾ 自下而上的分析方法 ¾ 构造 (n+1)×(n+1) 识别矩阵，n为输入句子长 度。假设输入句子 x=a1a2…an，n=| x |。
Chart Det (1, 2) N (2, 3) NP (1, 3) V (3, 4) Det (4,5) N (5,6) NP (4, 6) VP (3,6) ……
2006-4-12
宗成庆：《自然语言理解》讲义
8.2 线图分析法
最后分析结果：
Det N V Det NP VP PP N Prep Det NP N
NLPR, CAS-IA 2006-4-12 宗成庆：《自然语言理解》讲义
8.2 线图分析法
例： G (S): S J NP VP NP J Det N VP J V NP VP J VP PP PP J Prep NP 输入句子： the boy hits the dog with a 形态分析： …… hit …… Prep Det N 词性标注结果：Det N V Det N rod
NLPR, CAS-IA
NLPR
ActiveArc NP J Det ◦ N (1,2) NP J Det N◦ (1,3) S J NP ◦ VP (1, 3) VP J V ◦ NP (3, 4) NP J Det ◦ N (4,5) NP J Det N ◦ (4,6) S J NP ◦ VP (4, 6) VP J V NP ◦ (3, 6) S J NP VP ◦ (1, 6) VP J VP ◦ PP (3,6)
自动句法分析算法
NP
CS NP
N 张三 V 是 NP N 县长 V 派 V’ V 来 de 的
自底向上分析法(16)
VP NP
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
使用规则： VPV NP
CS NP
N 张三 V 是 NP N 县长 V 派 V’ V 来 de 的
自顶向下分析法(2)：示例
张三是县长派来的 N V N V V de 词典： 张三：N 县长：N 是：V 派：V 来：V 的：de 规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
自顶向下分析法(3)：示例1
NP N 县长 V 派
V’ V 来 de 的
自底向上分析法(8)
S VP
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
无规则可用， 回溯
NP
N 张三 V 是
NP N 县长 V 派 V 来 de 的
自底向上分析法(9)
使用规则： NPN
自顶向下分析法(10)：示例
S NP VP NP
规则： (1) SNP VP (2) NPN (3) NPCS de (4) CSNP V' (5) VPV NP (6) V'V V
县长：N 词典匹配成功
N 张三
V 是
N 县长
V 派
V 来
de 的
自顶向下分析法(11)：示例
第9章：自然语言句法分析
No.95, Zhongguancun East Road Beijing 100080, China Tel. No.:+86-10-6255 4263第9章句法分析NLPR9.1 概述NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述任务：句法分析(syntactic parsing)的任务就是识别句子的句法结构(syntactic structure)。
例如（前面第四章的例子）：他还提出一系列具体措施的政策要点。
他/PN 还/AD 提出/VV 一/CD 系列/M 具体/JJ 措施/NN 和/CC 政策/NN 要点/NN 。
/PUNLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述( IP (NP-SBJ (PN 他))(VP (ADVP ( AD 还))(VP (VV 提出))(NP-OBJ(QP (CD 一)(CLP ( M 系列)))(NP (NP(ADJP ( JJ 具体)(NP (NN 措施)))( CC 和)( NP ( NN 政策)( NN 要点)))))) ( PU 。
))NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述树状表示：IPNP VP PUPN ADVP VP 。
他AD VV NP还提出QP NPCD CLP NP CC NP一M ADJP NP 和NN NN系列JJ NN 政策要点具体措施NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1 概述目标：实现高正确率、高鲁棒性(robustness)、高速度的自动句法分析过程。
困难：自然语言中存在大量的复杂的结构歧义（structural ambiguity）。
NLPR, CAS-IA 2007-5-4宗成庆：《自然语言理解》讲义NLPR 9.1概述结构歧义例如：(1) I saw a boy in the park.[I saw a boy] in the park.I saw a [boy in the park].(2) I saw a boy in the park with a telescope.(3) I saw a boy swimming on the bridge.(4) 关于鲁迅的文章。
自然语言理解中
自然语言理解中什么是自然语言理解？自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。
自然语言是人类用来进行交流和表达思想的方式，它具有丰富的表达能力和复杂的结构。
自然语言理解的目标是帮助计算机理解和解释人类的语言，从而能够准确地理解用户的意图和情感，实现更加智能的对话和交互。
自然语言理解的基本流程自然语言理解的实现过程可以分为以下几个基本步骤：1.分词与词性标注：将自然语言文本切分成一个个的词语，并为每个词语标注其词性，以便后续的处理和分析。
2.句法分析：通过分析语言中的语法结构，确定句子中各个成分之间的关系。
句法分析包括词法分析、句法分析和语义分析，是自然语言理解的关键环节。
3.语义角色标注：对句子中的词语进行语义分析，确定其在句子中的语义角色，如主语、宾语、谓语等。
语义角色标注有助于理解句子的意图和结构。
4.意图识别：根据用户的表达，推断其真实意图。
意图识别是自然语言处理的一个核心任务，通过分析用户的语言表达，判断用户的需求和意图，从而给出合适的回答或操作。
5.情感分析：分析自然语言中蕴含的情感和态度，判断其情感极性。
情感分析可以用于情感倾向的预测、产品评论的分析等应用。
自然语言理解的应用自然语言理解在许多领域都有着广泛的应用，其中一些主要的应用领域包括：1. 机器翻译机器翻译是指将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言的技术。
自然语言理解在机器翻译中起着核心作用，通过深入理解源语言的语义和结构，然后将其转换为目标语言。
2. 问答系统问答系统是指通过对用户的自然语言提问进行解析和处理，给出与问题相关的回答。
自然语言理解在问答系统中起着关键的作用，通过理解用户问题的语义和意图，准确地回答用户的问题。
3. 智能助理智能助理是一类能够理解和执行自然语言指令的人工智能应用。
自然语言理解使得智能助理能够理解用户的指令并执行相应的操作，从而提供智能化的服务。
世界语言中的句法与语义分析
世界语言中的句法与语义分析Introduction世界语言中的句法与语义分析是一门涉及语言科学和计算机科学的交叉领域。
语言是人类沟通的主要手段，而计算机科学则是实现自然语言处理的技术基础。
句法和语义分析是自然语言处理中重要的组成部分。
Chapter 1：句法分析句法分析是指对一句话进行结构分析，也就是分析语法关系。
全球部分的语言采用的是“主谓宾”这样的基本句型结构。
中文的句法分析则多样化，既有基于短语结构文法的，也有基于依存文法的。
短语结构文法是指以短语为基本单位对句子进行分析和构建句子的语法结构，而依存文法则是以词语之间的依存关系为基本形式，将句子分解成一个节点和一系列有向弧，节点表示词语，弧表示词语之间的依存关系。
在自然语言处理领域，常用的句法分析算法有：自上而下分析、自下而上分析和基于转移的依存句法分析算法。
自上而下分析算法是指在句法分析树的根节点开始，从上到下展开，根据语法规则，递归向下匹配符合语法规则的片段的过程。
自上而下分析算法比较适合用于分析一些已知的结构和局部信息，但可能会存在解释不足或者误解的问题。
相反，自下而上分析是从句子的底部开始，逐步往上扩展，直至整个句子语法结构解析完毕。
自下而上分析算法通常用于处理较大规模，更复杂的语句结构，但它不能自动确定整个句子的根节点，导致语法结构不正确或无法解析的可能性。
最近，基于转移的依存句法分析算法越来越受到关注。
该算法从中心单词开始，将其依存于其他单词的方法进行遍历，用弧和节点（词）的形式表示成分和语法关系。
因为依存关系是句法结构最简单的表示形式之一，所以基于转移的依存句法分析算法在对于具有复杂语句结构的语言进行分析时更加完整和准确。
Chapter2 ：语义分析语义分析是指通过自然语言理解技术，将自然语言转化成机器可识别的语义，目的是为了计算机能够理解和推理句子的真实含义。
那么，如何将一句话转化为机器比较好理解的形式？具体地说，首先需要将句子进行词汇消歧，即确定每个单词的确切含义。
自然语言理解-句法分析算法(1)概要
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.
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。
(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 $ )
m
一
n
火车
带回溯的LR
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
1 MP m. q
自然语言理解 教学大纲
自然语言理解教学大纲教材：自然语言理解赵海清华大学出版社第1章：自然语言处理概要1.概念和术语包括什么是自然语言、自然语言处理和自然语言理解的关系、以及计算语言学。
2.自然语言处理技术的挑战自然语言处理被迫需要承担两类知识一一常识知识与语言学知识的处理和解析任务。
后者属于自然语言处理这一领域独一无二的需求。
3.机器翻译4.语言处理层次形态分析、句法分析、语义分析、语用分析、篇章分析、世界知识分析5.应用型自然语言处理人机对话系统6.自然语言处理的学术出版体系国际计算语言学会(AC1)等第2章：n元语言模型1.概率论基础首先回顾概率论的基本知识，如联合概率、条件概率、贝叶斯等。
2.语言模型用于语言生成语言生成的过程称为解码。
n元语言模型给出的是n元组出现的概率，因此合理或正确的语言现象必然有更大的概率或似然，这一观察是语言模型能在预测性解码任务之中发挥作用的关键。
3.n元语言模型的工作方式n元机制、马尔可夫假设4.评价指标困惑度5.n元语言模型的平滑方法1aP1aCe平滑、Good-TUring平滑、Je1inek-MerCer平滑、KatZ平滑、KneSer-Ney平滑、Pitman-YOr平滑6.非n元机制的平滑方法缓存、跳词、聚类7.平滑方法的经验结果对比几种平滑技巧的组合效果，以及对比它们在困惑度和语音识别的单词准确率上的差异。
8.n元语言模型的建模工具介绍了一些常用的平滑工具包第3章：语言编码表示1.独热表示用独热码表示语言符号2.特征函数一个文本对象样本基于词一级的独热表示就是展示n元组本身，因此这个部分也称之为n元组特征，它也是自然语言最直接、最基本的特征。
3.通用特征模板在实际机器学习模型建立过程中，会用到成千上万维的特征向量，故而涉及成千上万个特征函数，如果这些函数要一个个定义，建模过程将会变得烦琐不堪。
因此，实际上，特征函数可以按照定义属性进行分组，这样统一定义的一组特征函数（对应于特征向量维度上的一个片段）称之为特征模板。
自然语言处理工作模型理解
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP工作模型是指用于处理自然语言的各种算法和技术的组合。
以下是常见的NLP工作模型以及它们的基本理解：1. 分词（Tokenization）：将文本划分为独立的单词或词组，称为词元。
这是NLP的基础步骤，它为后续处理提供了基本的文本单元。
2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个词元标注其词性，例如名词、动词、形容词等。
词性标注可以帮助理解词元的含义和句子的语法结构。
3. 句法分析（Parsing）：分析句子的语法结构，确定词语之间的关系，如主谓关系、修饰关系等。
句法分析可以帮助理解句子的语义和上下文含义。
4. 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中特定类型的命名实体，例如人名、地名、组织机构等。
这有助于提取关键信息和进行信息抽取。
5. 语义角色标注（Semantic Role Labeling）：识别句子中各个词元在句子中的语义角色，如施事者、受事者、时间等。
这有助于理解句子的含义和动作。
6. 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本中的情感倾向，判断其是正面、负面还是中性。
情感分析可以用于舆情监测、情感推断等应用。
7. 机器翻译（Machine Translation）：将一种语言自动翻译成另一种语言。
机器翻译可以通过模型训练和语料库对齐来实现。
8. 文本生成（Text Generation）：使用NLP模型生成新的文本内容，例如文章、对话等。
文本生成可以基于预训练模型、循环神经网络等技术实现。
当我们谈论自然语言处理（NLP）工作模型时，我们指的是一系列算法和技术，用于处理文本数据并实现各种语言理解和生成的任务。
下面详细介绍几种常见的NLP工作模型：1. 分词（Tokenization）：- 分词是将连续的文本序列划分为离散的单词或子词的过程。
- 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)。
Bottom-up
m
一
q 张
n
火车
n 票
Bottom-up
MP
m
一
q 张
n
火车
n 票
Bottom-up
MP
NP q 张
m
一
n
火车
n 票
Bottom-up
MP
NP q 张
NP n 票
m
一
n
火车
Bottom-up
NP MP NP q 张 NP n 票
m
一
n
火车
Bottom-up
NP NP MP NP q 张 NP n 票
m
一
n
火车
带回溯的LR
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
1 MP m. q
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
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
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。
(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 $ )
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。
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
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
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.
6 NP NP NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
7 NP n.
5 NP MP NP. NP NP. NP NP .NP NP NP .n NP .MP NP MP .m q
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
高效
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
NP NP NP NP MP NP NP n MP m q (1) (2) (3) (4)
文法：
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) }
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