本文使用双仿射注意力分别预测依存关系（arc）和依存标签（label），在英语PTB数据集中0.957 UAS，0.941 UAS，使之成为graph-based依存句法解析的基准模型。
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2023-07-31 17:44:02
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由于研究生的规划方向是NLP（自然语言处理），所以将自己每次汇报学习过程记录在本专栏。大家可以和我一起进行学习，后续有论文采用也会将链接贴下。自然语言处理的语法分析有两个比较火，一个是短语结构分析（也叫上下文无关文法），一个是依存句法分析。什么是短语结构分析/短语结构树？ &nbs
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2023-11-19 07:35:30
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主要介绍GCN-Tree模型中依存树的内容。论文中使用的工具来自Standford Parser。https://www.xfyun.cn/services/semanticDependence 讯飞中文分词平台http://nlp.stanford.edu:8080/parser/ 这是可以体验功能。工具包：https://nlp.stanford.edu/software
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2023-07-10 09:50:36
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Syntactic Structure句法结构其实是语言学中非常重要的一个分支。同样，在NLP领域，句法结构也是很重要的。如果能在模型中考虑到句法特征，那么对于例如说文本生成任务，模型的效果肯定会有所提升。现在，主流的句法结构分析方法有两种：Constituency Parsing(成分句法分析)与Dependency Parsing(依存文法分析)。Dependency Parsing依存文法分
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2024-02-21 19:32:13
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语义依存分析 (Semantic Dependency Parsing, SDP)，分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。 使用语义依存刻画句子语义，好处在于不需要去抽象词汇本身，而是通过词汇所承受的语义框架来描述该词汇，而论元的数目相对词汇来说数量总是少了很多的。语义依存分析目标是跨越句子表层句法结构的束缚，直接获取深层的语义信息。 例如以下三个句子，用不同的表达方式表
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2023-12-11 12:07:32
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LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。ltp的官方文档里演示了分词，句法分析，语义依存关系提取等简单demo。本文在此基础上，将提取出的语义依存关系构建出知识图谱，使用的是neo4j平台。同时本文也会演示怎么使用python在neo4j上创建图谱。neo4j的安装比较简单，请自行查阅。用ltp创建知识图谱至少需要3个信息：节点
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2023-11-02 05:50:13
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后期对视频亮度的处理需转化成HSV空间来做： 这篇博客简单探究一下HSV色系，先简单介绍HSV色系，然后用程序分割HSV色系的三个特性并演示，最后给出RGB色系到HSV色系转换的公式，以及OpenCV中函数介绍。(如果有错误欢迎纠正，也希望有人和我一起学习交流） 这个模型中颜色的参数分别是：色调(H)，饱和度(S)，亮度(V)。RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的，而HSV（
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2023-09-03 16:23:09
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基于转移的语义依存图分析 PS：用过论文成果到垂直领域，效果还不错！论文作者：王宇轩，车万翔，郭江，刘挺引言本文介绍的工作来源于我实验室录用于AAAI2018的论文《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。语义依存图是近年来提出的对树结构句法或语义表示的扩展，它与树结构的主要区别是允许一些
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2023-11-05 15:26:28
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依存句法分析的效果虽然没有像分词、NER的效果来的好，但也有其使用价值，在日常的工作中，我们免不了要和其打交道。如何分析依存句法分析的结果，一个重要的方面便是其可视化和它的图分析。 我们使用的NLP工具为jie
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2024-02-04 01:57:27
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定义(ltp)语义依存分析 (Semantic Dependency Parsing, SDP)，分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。使用语义依存刻画句子语义，好处在于不需要去抽象词汇本身，而是通过词汇所承受的语义框架来描述该词汇，而论元的数目相对词汇来说数量总是少了很多的。语义依存分析目标是跨越句子表层句法结构的束缚，直接获取深层的语义信息。例如以下三个句子，用不同的
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2023-07-24 15:12:23
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1. 基本概念依存句法分析（Dependency Parsing，DP）通过分析语言单位内成分之间的依存关系，揭示其句法结构。直观来讲，就是分析句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分的关系。对句法结构进行分析，一方面是语言理解的自身需求，句法分析是语言理解的基础，另外一方面，句法分析也为其他自然语言处理任务提供支持。比如：句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言进行句法分析。
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2023-10-17 22:07:26
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今天开始读一篇论文：leveraging linguistic structure for open domain information extraction于是……重新复习了很多句法分析的内容，转载一个关键词的解释(? *****计算机语言学家罗宾森总结了依存语法的四条定理*******1、一个句子中存在一个成分称之为根（root），这个成分不依赖于其它成分。2、其它成分直接依存于某
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2023-07-21 19:48:57
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1.Aspect-Level Sentiment Analysis Via Convolution over Dependency Tree（EMNLP2019）模型将句子的依存树进行输入，然后经过Bi-LSTM进行编码，之后再经过GCN网络进一步增强，目标是提取嵌入，该嵌入对特定方面表达和意见词之间的上下文和依赖信息进行编码，为基于方面的分类任务提供监督信号。经过GCN层之后得到句子的编码，再将
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2023-07-02 19:08:03
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github开源代码：https://github.com/lhyxcxy/nlp依存句法分析 依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。例如,句子依存句法分析结果(via 哈工大LTP): 从分析结果中我们可以
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2024-01-09 20:14:28
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# 使用HanLP实现依存树的完整指南
在自然语言处理(NLP)中，依存分析是一项重要的任务，它帮助我们理解句子中词语之间的关系。HanLP是一个强大的NLP工具包，它提供了方便的依存分析功能。本文将教你如何使用HanLP实现依存树，适合刚入行的小白。
## 流程概述
下面是实现“HanLP依存树”的基本步骤，你可以在后续部分中一步一步学习如何实现这些步骤。
| 步骤 | 描述
论文A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks程序注释依存句法分析最近接触到依存句法分析，参考的是14年Chen&Manning的论文（A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks），下载了一个程序（原网址），注释下，当做备忘背景介绍据说这篇
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2024-10-21 07:08:11
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一、基本思路1.依据语义依存关系提取关键信息（修饰关系、疑问关系） 2.依照关键信息打分 3.计算分值，计算公式（待补充）二、例子说明1.例子1句子:仲裁申请的资料需要哪些 语义依存关系: 关键信息提取: 仲裁==>资料(疑问)句子:申请仲裁需要提供什么资料 语义依存关系: 关键信息提取: 仲裁==>资料(疑问)2.例子2句子:你的名字是啥？ 语义依存关系: 关键信
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2024-07-23 22:57:24
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# 引言
在自然语言处理（NLP）中，依存分析是理解句子结构尤为重要的一步。汉语的句子分析常常涉及到复杂的语法结构，因此使用专业工具来处理是非常必要的。Hannlp 是一个优秀的中文自然语言处理工具包，支持多种功能，包括依存分析。本篇文章将详细介绍如何使用 Hannlp 进行依存分析，覆盖整个流程，包括需要编写的代码片段以及每一步的解释。
## 流程概述
为了更清晰地呈现整个依存分析的实现过
原创
2024-09-20 12:32:05
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本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析，并侧重对依存句法分析进行了重点总结，包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。句法分析句法分析（syntactic parsing）是自然语言处理中的关键技术之一，它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析，一方面是语言理解的自身需求，句法分析是语言理解的重
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2024-05-21 19:14:50
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短语结构文法是关于词和词序列如何结合起来形成句子成分的。依存文法是一个独特的和互补的方式，集中关注的是词与其他词之间的关系。依存关系是一个中心词与它的依赖之间的二元对称关系。一个句子的中心通常是动词，所有其他词要么依赖于中心词，要么依赖路径与它联通。依赖关系表示是一个加标签的有向图，其中节点是词汇项，加标签的弧表示依赖关系，从中心词到依赖。图中显示了一个依存关系图，箭头从中心词指向它们的依赖。1、
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2024-02-04 15:50:05
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