安装先安装javayum -y install java-1.8.0-openjdkgithub https://github.com/hankcs/pyhanlpconda install -c conda-forge jpype1
pip install pyhanlp使用命令 hanlp segment 进入交互分词模式，会从github上自动下载data数据，会比较慢。可以停止命
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、
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
# PaddleNLP 依存句法分析输出句法结构实现流程
## 简介
在自然语言处理中，句法分析是一种重要的任务，它可以帮助我们理解句子中各个成分之间的关系，进而帮助我们实现其他任务，如问答系统、机器翻译等。PaddleNLP 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的自然语言处理工具库，其中包括了依存句法分析的功能。
本文将教会你如何使用 PaddleNLP 完成依存句法分析，
原创
2023-10-29 04:23:19
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依存句法分析器在HanLP中一共有两种句法分析器·依存句法分析（1）基于神经网络的高性能依存句法分析器（2）MaxEnt依存句法分析基于神经网络的高性能依存句法分析器HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文（A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks），这里还有一
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2018-12-21 10:25:06
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依存句法树不同于短语结构树的。。 依存语法理论认为词与词之间存在主从关系，这是一种二元不等价的关系。在句子中，如果一个词修饰另一个词，则称修饰词为从属词（dependent），被修饰的词语称为支配词（head），两者之间的语法关系称为依存关系（dependency relation）。依存句法树不同语义依存分析。 语义依存分析：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
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2023-08-02 00:37:22
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依存句法分析器在HanLP中一共有两种句法分析器·依存句法分析（1）基于神经网络的高性能依存句法分析器（2）MaxEnt依存句法分析基于神经网络的高性能依存句法分析器HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文（A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks），这里还有一
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2018-12-21 10:25:02
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因为工作的原因，重新拾起了数据结构，毕竟它的地位对于一名程序员来说举足轻重，对于即将毕业的自己，也是决定把所有模糊的定义弄明白，为以后打好基础。所以写下人生中第一篇原创博客，作为纪念。复杂度分为两种，1）时间复杂度；2）空间复杂度；一.算法时间复杂度1.定义：在进行算法分析时，语句总的执行次数T（n）是关于问题规模 n 的函数，进而分析T（n）随 n 的变化情况并确定T（n）的数量级。算法的时间复
1、句法结构(syntactic structure)分析主要有两种方式：成分句法分析（Constituent Parsing）与依存句法分析（Dependency Parsing）主要包括两方面的内容，一是确定语言的语法体系，即对语言中合法的句子的语法结构给与形式化的定义；另一方面是句法分析技术，即根据给定的语法体系，自动推导出句子的句法结构，分析句子所包含的句法单位和这些句法单位之间的关系。推
句法分析(Parsing)对句子中的词语语法功能进行分析。https://hanlp.hankcs.com/http://ltp.ai/demo.html 常见的句法分析应用有: 计算机翻译、文字注释、问答系统、信息的自然摘录以及自动搜索等。
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2023-07-23 17:38:41
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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。笔者这几天一直在想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jieba和LTP，其中jieba用于分词，LTP用于词性标注和句法分析，需要事件下载pos.model和parser.model文件。 本文使用的示例句子为：2018年
一、LTP进行语义角色标注import os
from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller
# pip install pyltp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 可以先下载好whl文件
#LTP语言平台：
句法分析也是自然语言处理中的基础性工作，它分析句子的句法结构（主谓宾结构）和词汇间的依存关系（并列，从属等）。通过句法分析，可以为语义分析，情感倾向，观点抽取等NLP应用场景打下坚实的基础。随着深度学习在NLP中的使用，特别是本身携带句法关系的LSTM模型的应用，句法分析已经变得不是那么必要了。但是，在句法结构十分复杂的长语句，以及标注样本较少的情况下，句法分析依然可以发挥出很大的作用。因此研究句
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2023-10-10 18:46:32
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这一段时间一直在做知识图谱，卡在实体关系抽取这里几个月了，在github上面看到有人使用卷积神经网络训练模型进行抽取，自己也尝试了一下，但是一直苦于没有像样数据去训练，而标注训练集又太费时间了，我不太愿意干体力活。所以采用了一个低档次的方法，基于依存句法分析的实体关系抽取，记录一下心得，方便日后忘记可以再找回来。 本方法参考了github上面的项目和一篇论文，在文章末尾给出，使用的分词工具
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2023-10-20 06:29:57
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0927-python学习总结Python是一种面向对象、解释型（编译型依赖于平台，如C，解释型拥有较好的跨平台性）、强类型的动态脚本语言。使用简洁、方便。特色：语法清晰可扩展性，具有丰富和强大的类库1.命令行编译exit（）退出2.语言基础语法标识符第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对大小写敏感。在 Python 3 中，可以用中文
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2023-08-26 16:18:05
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NLP知识结构概述1)自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。2)自然语言处理是研究语言能力和语言应用的模型，建立计算机(算法)框架来实现这样的语言模型，并完善、评测、最终用于设计各种实用系统。3)研究问题(主要)：信息检索机器翻译文档分类问答系统信息过滤自动
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2023-05-26 02:58:30
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Python与自然语言处理——句法分析句法分析句法分析简介数据集与评测方法数据集评测方法句法分析的常用方法基于PCFG的句法分析基于最大间隔马尔可夫网络的句法分析基于CRF的句法分析基于移进-归约的句法分析模型使用Stanford Parser的PCFG算法实现句法分析Stanford Parser简单示例完整代码参考文献 句法分析句法分析是机器翻译的核心数据结构，是对语言进行深层次理解的基石。
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2023-07-12 21:39:46
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在上一部分中，我们简单介绍了完全句法分析的概念，并详细介绍了句法分析的基础：Chomsky形式文法（NLP入门概览（7） ——句法分析a：Chomsky（乔姆斯基）形式文法）。 在这一部分中，我们将对完全句法分析进行详细介绍。 回顾一下，句法分析共有三种类型：完全句法分析、局部句法分析、依存关系分析。 对于完全句法分析，还是NLP领域中常用的三种解决方法：规则法、概率统计法、神经网络方
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2023-11-07 06:00:56
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句法是指句子的各个组成部分的相互关系，句法分析分为句法结构分析(syntactic structure parsing)和依存关系分析(dependency parsing)。句法结构分析用于获取整个句子的句法结构，依存分析用于获取词汇之间的依存关系，目前的句法分析已经从句法结构分析转向依存句法分析。依存语法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，主张句子中核心动词是支配其它成分的中心
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2023-10-18 04:55:00
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在上一部分中，我们介绍了基于规则法、概率统计法、神经网络法的完全句法分析方法（自然语言处理NLP（8）——句法分析b：完全句法分析）。 在这一部分中，我们将介绍句法分析中的另外两种类型：局部句法分析、依存关系分析。【一】局部句法分析相比于完全句法分析要求对整个句子构建句法分析树，局部句法分析（浅层句法分析、语块分析）仅要求识别句子中某些结构相对简单的独立成分，如非递归的名词短语、动词短语等。这些识
