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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# 使用HanLP进行语义依存分析的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义依存分析（Semantic Dependency Parsing）是一项重要任务。它帮助我们理解句子中单词之间的语义关系。HanLP是一个强大的NLP库，本指南将介绍如何使用HanLP实现语义依存分析，特别是针对初学者。以下是我们要完成的流程：
## 工作流程
我们将通过以下步骤实现HanLP语义依存分析：
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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、词法分析 词法分析是编译过程的第一个阶段，这个阶段的任务可以看成是-从左到右一个字符一个字符地读入源程序，从中识别出一个个“单词”符号，即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号)；通过词法分析程序实现上述读入源程序，识别符号的任务，词法分析过程依据的是语言的词法规则；输出：词法分析程序输出的“单词”常以二元组的方式输出，即单词种别和单词自身的值；认识：词法，
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2024-10-11 22:13:44
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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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# 使用HanLP进行语义依存分析的入门指南
随着自然语言处理技术的发展，语义依存分析（Semantic Dependency Parsing）成为了理解自然语言中的重要一步。它不仅能够揭示词之间的关系，还能帮助我们更好地理解句子的语义。在这篇文章中，我们将介绍如何利用HanLP这一强大的自然语言处理工具进行语义依存分析。
## 什么是HanLP？
HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，
原创
2024-10-18 08:30:06
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NLP工具——Stanza依存关系含义详解1. 概要2. 详细介绍2.1 核心论元2.1.1 nsubj: nominal subject（名词主语）2.1.2 obj: object（宾语）2.1.3 iobj: indirect object（间接宾语）2.1.4 csubj: clausal subject（从句主语）2.1.5 ccomp: clausal complement（从句补足
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2024-04-26 14:52:44
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# 使用 HanLP 进行语义依存分析（dCont）的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义依存分析是理解句子结构和语义关系的重要步骤。HanLP 是一个功能强大的开源 NLP 工具包，可以帮助我们实现语义依存分析。本文将详细介绍如何使用 HanLP 进行语义依存分析（dCont），并提供逐步指导和代码示例。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，包括环境设置、模型选择、数据处理
github：https://github.com/makeplanetoheaven/NlpModel/tree/master/DependencyParser前言由于最近在研究并尝试编写一个基于知识图谱问答的系统，并调研了一些其他类型的问答系统，如FAQ，任务型问答等，在这个过程中需要完成对所给问题进行解析，生成能够带入到知识图谱中进行查询的结构，因此，提出并编写了一个基于图的依存解析，并采用
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2024-05-21 10:58:09
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语义分析（或者叫意义生成）是 NLP 中的任务之一。它被定义为确定字符或单词序列 意义的过程，其可用于执行语义消歧任务。 本章将包含以下主题： • NER。 • 使用 HMM 的 NER 系统。 • 使用机器学习工具包训练 NER。 • 使用词性标注执行 NER。 • 使用 Wordnet 生成同义词集 id。 • 使用 Wordnet 进行词义消歧。NLP 指的是在自然语言上执行计算。语义分析是
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2023-11-14 06:50:16
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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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语义计算的任务:解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义/多义、量词的辖域、隐喻等;语义理论简介词的指称作为意义：该理论认为，词或词组的意义就是它们在现实世界上所指的事物。那么计算语义学的任务就是将词或词组与世界模型中的物体对应起来。常用的现实世界模型假设世界上存在各种物体，包括人。对于复杂的问题这种定义无法处理。心理图像、大脑
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2023-10-13 23:14:43
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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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语义分析一般是和语法分析组合在一起执行的，语法分析完成前一步语法树分析的构建（调用某个产生式完成一步规约，形成当前的树节点），然后语义分析便接着调用相应产生式配备的语义动作或子程序，完成属性文法所要求的语义动作（比如类型转换或生成中间代码）。所以对于属性文法而言，属性的加工和使用过程便是语义处理的意义。属性文法一个属性文法是一个三元组，A＝（G，V，F），一个上下文无关文法G；一个属性的有穷集V和
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2023-11-20 14:08:16
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编译原理课程设计词法分析任务书 5）参考文献：（1）张素琴，吕映芝. 编译原理[M]., 清华大学出版社（2）蒋立源、康慕宁等，编译原理（第2版）[M]，西安：西北工业大学出版社6）课程设计进度安排1．准备阶段（4学时）：选择设计题目、了解设计目的要求、查阅相关资料2．程序模块设计分析阶段（4学时）：程序总体设计、详细设计3．代码编写调试阶段（8学时）：程序模块代码编写
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2024-08-20 21:40:31
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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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# 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
# 教你如何实现“hanlp 依存分析”
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求学习“hanlp 依存分析”
经验丰富的开发者-->>小白: 确认学习意愿
经验丰富的开发者-->>小白: 提供步骤和代码示例
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小
原创
2024-06-03 06:05:29
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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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去年了解了依存句法分析，今年来学语义依存分析（Semantic Dependency Parsing, SDP）。依存分析是为了让机器理解自然语言，而开创设计的方法。那么如何做呢？一般是有下面这个顺序：将原始文本自底向上分词->词性标注->命名实体识别->句法分析（比如之前学习的依存句法分析）->语义分析（若要机器进一步理解语言）语义依存分析：官方解释：分析句子各个语言单位
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2023-08-30 23:08:58
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