自然语言处理讲座第七章 句法分析技术
自然语言处理中的句法分析方法
自然语言处理中的句法分析方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一门涉及文本语言处理的技术。
而在NLP的研究中，句法分析是其中一个重要的部分。
句法分析是指对输入的文本进行分析，得出文本中句子的各种语法成分、用户意图、以及各种句子关系等信息的技术。
在实际应用中，句法分析可以帮助处理机器语言，句子的自动纠错和语音转写等领域。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，句法分析的方法也逐渐多样化。
下面将主要介绍一下几种常见的句法分析方法。
1.基于规则的句法分析方法基于规则的句法分析方法，顾名思义，是通过对语言的各种规则进行分析和推理，以得出句子的语法成分。
该方法的优点是严谨而精准，但是缺点也十分明显，其成本大。
由于自然语言几乎具备无限的表达形式，并且语言规则极其复杂繁琐，因此，基于规则的句法分析算法的精准度与复杂度存在一定的矛盾，当使用规则繁琐的方法来实现处理时，容易非常耗费时间和资源。
2.基于统计的句法分析方法与基于规则的方法不同，基于统计的句法分析方法是利用大量已经标注过的语料库来训练模型，并通过模型的统计学习方法来推断句子的语法成分。
基于统计的方法通常不需要精细的语法规则库，因此，其优点是更加灵活、高效，同时可以适应更广泛的语言规则。
基于统计的方法主要包括两个步骤：特征提取和机器学习。
在特征选取步骤中，特征选择器将文本转换为向量的形式，以便下一步使用机器学习算法。
特征选择器通常使用的是n-gram统计方法，它是一种从文本中提取n个字母或单词的技术。
在机器学习步骤中，会使用一些基本的机器学习算法来解决问题，例如支持向量机（SVM）和最大熵模型（MaxEnt）。
统计学习器通过学习样本在同类性质中的分布，进而产生分类器，以对文本数据进行分类。
3.基于深度学习的句法分析方法基于深度学习的句法分析方法是近年来出现的一种新型方法，是一种使用神经网络来学习数据特征进行句法分析的方法。
句法分析学习句子结构及语法分析方法
句法分析学习句子结构及语法分析方法句法分析学习：句子结构及语法分析方法在自然语言处理领域，句法分析（Syntax Parsing）是一项重要的任务。
它的目标是对一段自然语言文本进行分析，以识别句子的结构和语法关系。
通过句法分析，我们可以深入理解句子的意义，进而为自然语言处理任务（如问答系统、机器翻译等）提供基础支持。
本文将介绍句法分析的基本概念、句子结构以及常用的语法分析方法。
一、句法分析概述句法分析研究句子的句法结构，旨在建立句子的树形结构，并刻画词与词间的语法关系。
通过句法分析，我们可以准确地分析句子的成分和关系，为后续的语义分析和文本理解提供有力支撑。
在句法分析中，最常用的是树形表示法，即句法树。
句法树以树的形式展示句子的组织结构，根节点表示整个句子，而叶子节点表示每个单词。
通过句法树，我们可以清晰地了解词语之间的依存关系，判断句子的主谓宾结构等。
二、句子结构分析句子结构是句法分析的基础。
在分析句子结构时，我们需要了解句子的不同成分及其功能。
常见的句子结构包括主谓宾结构、主谓结构、并列结构等。
1. 主谓宾结构主谓宾结构是最常见和基本的句子结构。
它由主语、谓语和宾语组成。
主语通常是句子中的主要词，谓语表示主语的行为或状态，宾语是受到动作影响的对象。
例如：“小明吃苹果。
”中，“小明”为主语，“吃”为谓语，“苹果”为宾语。
2. 主谓结构主谓结构是指没有宾语的句子结构。
该结构中只有主语和谓语。
例如：“他睡觉。
”中，“他”为主语，“睡觉”为谓语。
3. 并列结构并列结构是指由两个或多个并列的词、短语或从句组成的句子结构。
它们之间没有主从关系，通常使用连词来连接。
例如：“我喜欢音乐，她喜欢绘画。
”中，“我喜欢音乐”和“她喜欢绘画”分别是两个并列的结构。
三、语法分析方法为了实现句法分析，研究者们提出了各种不同的语法分析方法。
以下将介绍几种常见的方法。
1. 基于规则的句法分析方法基于规则的句法分析方法是最早被提出的方法之一。
自然语言处理中的依存句法分析技术
自然语言处理中的依存句法分析技术自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能领域的重要分支之一，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
依存句法分析是NLP中的一项核心任务，它通过分析句子中的词语与词语之间的句法关系，构建句子的依存语法树，从而帮助计算机更好地理解和处理自然语言。
依存句法分析的本质是识别并建立句子中单词之间的依存关系。
这些依存关系描述了单词之间的句法关系，例如主谓关系、动宾关系等。
通过建立依存关系，我们可以揭示句子的结构和意义，从而更好地理解句子。
依存句法分析技术有多种模型和算法。
其中，最常用的模型是基于转移的依存句法分析（transition-based dependency parsing）和基于图的依存句法分析（graph-based dependency parsing）。
基于转移的依存句法分析是一种基于动作序列的方法，通过一系列动作将句子中的词语逐步转换为依存关系树。
这种方法通常从一个初始状态开始，然后根据一定的规则和特征选择最佳的动作，直到生成依存关系树。
这种方法的优点是简单高效，但也存在一些问题，比如动作序列顺序选择可能不是最优的。
相比之下，基于图的依存句法分析将句子表示为一个图结构，其中节点表示单词，边表示依存关系。
图的构建可以使用不同的算法，如最大生成树（maximum spanning tree）算法、图格算法（graph gridalgorithm）等。
这种方法相对复杂一些，但通常能够提供更准确的结果。
除了模型和算法，特征工程也是依存句法分析中的关键环节。
通过选择和提取合适的特征，可以提高依存句法分析的准确性。
常用的特征包括词性、词形、上下文信息等。
同时，使用词嵌入（word embedding）技术也可以提供更准确和丰富的特征表示。
依存句法分析在自然语言处理中具有广泛的应用。
一方面，它可以用于句法分析任务，如语义角色标注、关系抽取等。
自然语言处理中的句法分析技术
自然语言处理中的句法分析技术句法分析技术是自然语言处理领域中的一项重要技术，其目的是使用计算机自动解析语言的结构，以理解文本的意思。
本文将从语法结构分析、实体分析、关系分析三方面进行讲解。
一、语法结构分析语法结构分析是指分析一段文本的语法结构，以解析出文本中的语言组成部分，包括句子、短语、单词等。
语法结构分析由两个子任务组成：词法分析和句法分析。
1. 词法分析词法分析是指将一个句子分解成一个一个单独的词，并标注每个单词的词性。
这个过程又被称为分词和词性标注。
分词和词性标注的主要任务是切分文本，以及找出每个字或单词的属性信息，如国家、公司名称、专业术语等，并将其分类为名词、动词、形容词等词性。
目前，国内外的分词与词性标注技术非常成熟，效果优秀。
在中文自然语言处理的领域中，HanLP（韩天峰博士开发的自然语言处理工具包）是非常不错的选择，其自带中文分词、命名实体识别、词性标注等功能。
2. 句法分析句法分析则是对文本进行具体分析的过程，即指对输入的文本进行分析，并按照语法规则进行分类和组合，最终得到文本的构成。
句法分析可以分解出各种从句、短语、成分结构等。
句法分析技术可以采用具有规则的方法，也可以使用基于机器学习算法的数据驱动方法进行自动学习。
目前，常用的句法分析算法有：基于规则的句法分析、基于转移的句法分析、依存句法分析等。
其中，依存句法分析是最为常用的技术之一，它通过构建句子中词与词之间相互依存的语法关系，从而构建出一棵树来描述句子的结构，也被称作依存句法树。
二、实体分析实体识别是自然语言处理中最基本的任务之一，即通过分析语段中的实体，如人名、地名、公司名等，从而提取出文本的主要意思。
实体识别分为两种类型：命名实体识别和实体关系抽取。
1. 命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定含义的字符串。
命名实体识别是对实体词语的基本辨别。
在英文中常见的命名实体有人名、组织机构名、日期、时间和地名等。
自然语言处理中的句法分析技术概述
自然语言处理中的句法分析技术概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与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。
在NLP领域中，句法分析（Syntactic Analysis）是一项关键技术，它主要研究句子的语法结构和句子中各个成分之间的关系。
本文将概述自然语言处理中的句法分析技术。
句法分析是将自然语言文本转化为结构化形式的过程，它可以帮助计算机理解句子的语法结构，从而更好地进行语义理解和信息提取。
句法分析的目标是找出句子中的短语、成分和句法关系，并将其表示为树状结构或依存关系图。
这种结构化表示有助于计算机进行进一步的语义分析和语言生成。
在句法分析中，常用的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
基于规则的方法是最早的句法分析方法之一，它通过定义一系列语法规则来分析句子的结构。
这种方法的优点是可解释性强，但缺点是需要手动编写大量规则，且适用性较弱。
基于统计的方法则是利用大规模语料库中的统计信息来进行句法分析。
这种方法通过学习句子中的词汇和句法结构之间的统计关系，来预测句子的句法结构。
基于统计的方法通常使用机器学习算法，如最大熵模型、条件随机场等。
这种方法的优点是能够自动学习语言规律，但缺点是对大规模语料库的依赖较强。
近年来，基于深度学习的方法在句法分析中取得了显著的进展。
深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），可以自动学习句子中的上下文信息，并进行句法分析。
这种方法的优点是可以处理复杂的语法结构，但缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
句法分析的应用广泛，其中之一是在机器翻译中的应用。
通过对源语言句子进行句法分析，可以帮助机器翻译系统更好地理解句子的结构和语义，从而提高翻译质量。
自然语言处理中句法分析与语义分析技术研究
自然语言处理中句法分析与语义分析技术研究自然语言处理(NLP)是对自然语言进行计算机处理的研究领域，它的研究范围非常广泛，包括各种领域，如文本分类、机器翻译、情感分析、自动问答等等。
其中，句法分析和语义分析是NLP中非常重要的两个技术，接下来我们就来详细了解一下这两个技术在自然语言处理中的应用。
一、句法分析句法分析是指对自然语言中的句子进行分析，确定其语法结构的过程。
它是NLP中最基本、最核心的技术之一。
句法分析主要有两种方法：基于规则的方法和基于统计机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的方法是指基于语言学规则来分析句子的结构和成分，传统的语法分析器通常就是采用这种方法。
这种方法需要手动编写语法规则，并借助于形式化方法表示语法规则，对于一些歧义性很小的句子可以得到比较好的分析结果。
但是，基于规则的方法对于歧义性大的句子效果并不理想，因为语言是一种含义丰富、多义性较大的现象，用规则分析难免会造成歧义。
而且编写规则需要依赖句法学家的专业知识，需要投入大量时间和精力。
2.基于统计机器学习的方法基于统计机器学习的方法是指基于大量语料库进行训练，使用统计模型来分析句子结构和成分。
这种方法不需要手动编写规则，而是使用机器学习算法自动从语料库中学习语言规则。
这种方法的优势在于能够自适应地根据训练集自动学习语言规则，并能够处理一些歧义性大的句子。
然而，这种方法的缺点在于需要大量的数据集支持，同时需要处理蕴含关系和推理等复杂问题。
二、语义分析语义分析是指对句子的意义进行分析，确定其所表达的含义。
语义分析在NLP 中非常重要，因为语言的含义是非常复杂的，需要通过机器分析才能发掘其中的信息。
1.基于词汇的方法基于词汇的方法是指通过分析句子中每个单词的含义来确定该句子的整体含义。
这种方法通常是通过词汇语义相似度比较来实现。
例如，这句话：“我要买一张机票”，可以提取出“买”和“机票”两个词，通过比较它们的语义关系来推断出这句话的含义。
使用自然语言处理技术进行语义分析的步骤和方法
使用自然语言处理技术进行语义分析的步骤和方法使用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术进行语义分析是一种将文本转化为机器可以理解和处理的形式的方法。
在这个步骤中，我们可以应用各种技术和算法来理解和解释给定文本的含义，从而提供更深层次、更准确的信息和洞察。
语义分析是NLP的重要组成部分，它可以通过以下步骤和方法来实现。
1. 语料收集和预处理语义分析的第一步是收集和准备需要处理的文本语料。
这些语料可以包括书籍、文章、评论、推文、新闻稿等等。
然后，我们需要对这些语料进行预处理，包括去除特殊符号、停用词（例如"the"，"and"）和数字，并对文本进行分词和词形还原等处理，以确保后续的分析更精确和准确。
2. 词汇语义分析词汇语义分析是语义分析的关键一步。
在这一步中，我们需要建立一个词汇库，其中包含每个单词的定义、同义词、反义词等信息。
词汇语义分析可以使用词嵌入算法（例如Word2Vec、GloVe）将词汇映射到低维向量空间，并计算它们之间的相似性。
这种方法可以帮助我们捕捉词汇之间的关联性，如近义词、反义词、上下文相关性等。
3. 句法分析句法分析是分析句子结构和句子中单词之间的关系的过程。
句法分析技术可以将句子分解为不同的组块，如主语、谓语和宾语等。
这可以通过使用句法分析器（如基于规则的句法分析器、基于统计的句法分析器）来实现。
句法分析有助于理解句子的结构，从而更好地理解文本的含义。
4. 语义角色标注语义角色标注是将句子中的每个单词与其语义角色（如施事者、受事者、时间、地点等）相关联的过程。
这种标注可以通过使用语义角色标注器（如SRL模型）来实现。
语义角色标注能够帮助我们更好地理解句子中的动作和参与者，进一步揭示句子的语义信息。
5. 语义关系提取语义关系提取是从给定文本中提取出不同实体之间的关系和连接的过程。
这可以通过使用关系抽取算法和模型（如基于规则的关系抽取、基于机器学习的关系抽取）来实现。
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。
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i ,k
( B)k 1, j (C)
i, j ( A) P( A wi )
向内算法（自底向上）
• • • • 输入： G=(S,N,∑,R,P),字符串 W w1w2 ...wn 输出： P(W | G) 1,n (S ) 1、初始化：i,i ( A) P( A wi ), A N,1 i n 2、归纳计算：j从1到n，i从1到n-j，重复下面计 算
P( A )
C( A ) C ( A )
重新估计P(A->μ) ,得到语法Gi+1
2,5 (S ) 0.3*0.126*0.18 0.7*1.0*0.01296 0.015876
1,5 (S ) 1*0.1*0.015876=0.0015876
• 结束
– S→NP VP 1.0
问题2
• 在语句W的句法结构有歧义的情况下,如何快速选 择最佳的语法分析(parse) ?
arg max P (W | G )
G
问题1&2
• 思路
– 运用动态规划以及剪枝技术计算得出一个语句 的多个句法分析形式的概率，选择概率最高的 结果作为句法分析的结果
向内（Inside）算法
S A B C
w1 ...w i 1
wi ...wk
w
k
1
...w
j
w j 1...wn
• 非终结符A的内部概率（Inside probability）定义 为根据文法G从A推出词串 wi ...w j 的概率，记 为 i , j ( A) i j • i , j ( A) 称为向内变量
计算外部概率示例（自顶向下）
规则的概率
• 文法中每条规则的概率，采用下式估算
P( A ) Number ( A ) Number ( A )
• • • • •
S->NP VP VP->V NP NP->N NP->NP 的 NP NP->VP 的 NP
Number ( NP N ) P( NP N ) Number ( NP N ) Number ( NP NP的NP) Number ( NP VP的NP)
arg max P(tree | W , G)
tree
Viterbi 算法
• • • • • 输入： G=(S,N,∑,R,P),字符串 W w 1w2 ...wn 输出：t* ( W在G下最可能的分析树) 算法： 1、初始化 i,i ( A) P( A wi ) A N ,1 i n 2、动态规划：j从1到n,i从1到n-j,重复如下步骤
i ,i j ( A)
B ,CN i k i j
P( A BC)i ,k ( B) k 1,i j (C)
• 3、结束：
P(S w1...wn | G) 1,n (S )
Hale Waihona Puke 向内算法计算示例• • • • • • S→NP VP 1.0 PP→P NP 1.0 VP→V NP 0.7 VP→VP PP 0.3 P→with 1.0 V→ate 1.0 NP→NP PP 0.4 NP→John 0.1 NP→bone 0.18 NP→star 0.04 NP→fish 0.18 NP→telescope 0.1
– Jan hit the girl with long hair – Jan hit the girl with a hammer
• 例三：信息检索例
– 哪个球队获得了亚洲杯冠军？ – 日本队击败中国队获得亚洲杯冠军
句法分析的难点
• 句法分析的难点：
– – – – 语法歧义：一个句子对应着几种句法分析结果 “咬死了猎人的狗” “那只狼咬死了猎人的狗” “那只咬死了猎人的狗失踪了”
外部概率公式
1, A S 1,n ( A) 0, A S
i , j ( A) P ( w1...wi 1 , A, w j 1...wn | G )
B ,C , j k
P ( w1...wi 1 , C , wk 1...wn ) P (C AB ) P ( B w j 1...wk )
问题1
• 1、一个语句W=w1w2….wn的P(W|G),也就是产 生语句W的概率？
P (W | G )
向内概率公式
i j • i , j ( A) P(wi ...wj | A) P(wi ...wk , B, wk 1...wj , C | A)
独立性假设 独立性假设
B,C ,k
• • • • • 匹配模式 短语结构语法 扩充转移网络 树邻接语法(TAG) 基于合一运算的语法（广义短语结构语法、词汇功能语法、功能合一 语法、基于中心词驱动的短语结构语法(HPSG)） • 基于词的语法（链语法、依存语法、配价语法）
– 分析控制机制
• 模式匹配技术 • 基于短语结构语法分析算法（厄尔利（ Earley ）分析算法、富田胜 （ Tomida ）分析算法、线图（Chart）分析算法、确定性分析算法 等等） • 基于扩充转移网络的分析算法 • 链分析算法
向内算法计算示例
初始化 5 7 9 10 11
4 3 2 1 6 8
向内算法计算示例
• 初始化
– – – – –
– – – – – – –
1 NP→John 0.1 2 V→ate 1.0 3 NP→fish 0.18 4 P→with 1.0 5 NP→bone 0.18
6 VP→V NP 0.7 7 PP→P NP 1.0 8 S→NP VP 1.0 9 NP→NP PP 0.4 10 VP→VP PP 0.3 VP→V NP 0.7
规则使用次数的数学期望
规则使用次数的数学期望
向内向外算法
• EM算法运用于PCFG的参数估计的具体算法。
– 初始化：随机地给P(A->μ) 赋值，使得ΣμP(A-> μ) =1. 由此得到语法G0. i<-0. – EM步骤：
• E步骤：计算期望值C(A->BC) 和C(A->a) • M步骤：用E-步骤所得的期望值,利用:
第七章 句法分析技术
什么是句法分析
• 判断输入的词序列能否构成一个合乎语法 的句子，确定合乎语法句子的句法结构 • 运用句法规则和其他知识将输入句子中词 之间的线性次序，变成一个非线性的数据 结构（例如短语结构树或有向无环图）
为什么要进行句法分析
• 例一：音字转换例
– 一只小花猫
• 例二：机器翻译例（Prepositional Phrase Attachment）
B ,C , h i
P ( w1...wh 1 , C , w j 1...wn ) P (C BA) P ( B wh ...wi 1 )
B ,C , j k
i ,k (C ) P (C AB ) j 1,k ( B )
B ,C , h i
h , j (C ) P (C BA) h ,i 1 ( B )
P( X ) 1
概率上下文无关文法（Probabilistic (Stochastic) Context Free Grammar）
PCFG的三个基本假设
• CFG的简单概率拓广
• 基本假设
P( X ) 1
– 位置无关(Place invariance) – 上下文无关(Context-free) – 祖先无关(Ancestor-free)
• 随机上下文无关语法可以直接统计语言学中词 与词、词与词组以及词组与词组的规约信息， 并且可以由语法规则生成给定句子的概率。 • 定义：一个随机上下文无关语法（PCFG）由以 下5部分组成：
– – – – – – （1）一个非终结符号集N （2）一个终结符号集∑ （3）一个开始非终结符S∈N （4）一个产生式集R （5）对于任意产生式r∈R，其概率为P(r) 产生式具有形式X→Y，其中，X∈ N, Y ∈(N∪ ∑)*
B ,CN ;i k i j
Viterbi算法示例
问题3 参数训练问题
• 从树库直接统计——Treebank Grammar
– 最大似然估计 – 依赖于艰巨的工程：树库建设
• 向内向外算法
– 迭代过程 – 与初始参数相关
向内向外算法
wi ...wj
• 非终结符A的外部概率（outside probability）定 义为： • 根据文法G从A推出词串 wi ...wj 的上下文的概率， 记为：i , j ( A) i j
• 分析树的概率等于所有施用规则概率之积
举例
• 给定如下概率文法G
– (1)S->AA p1=1/2 – (2)S->B p2=1/2 – (3)A->a p3=2/3 – (4)A->b p4=1/3 – (5)B->aa p5=1/2 – (6)B->bb p6=1/2 那么：
P(tree1)=1/2*2/3*2/3=2/9 P(tree2)=1/2*1/3*1/3=1/18 P(tree3)=1/2*1/2=1/4 P(tree4)=1/2*1/2=1/4
4,4 ( P) 1.0
1,1 ( NP) 0.1 2,2 (V ) 1.0 3,3 ( NP) 0.18
• 递归计算
5,5 ( NP) 0.18
2,3 (VP) 0.7*1.0*0.18 0.126 4,5 ( PP) 1.0*1.0*0.18 0.18 1,3 (S ) 1.0*0.1*0.126 0.0126 3,5 (S ) 0.4*0.18*0.18 0.01296