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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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。01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
序言前排提示本文是挂羊头卖狗肉，正文在第二部分，第一部分纯属为了过审凑字数。文章目录序言1 斯坦福句法解析库（句法树、依存关系图）使用概述2 烂活（可能对追番的朋友有用）1 斯坦福句法解析库（句法树、依存关系图）使用概述关于NLTK里斯坦福的句法解析模块，最近报警告说即将被弃用，最新版将被nltk.parse.corenlp.StanforCoreNLPParser模块取代，关于CoreNLP可以
由于最近在做一些无监督的关键词短语(实体)抽取工作,其实最大的背景还是没有标注好的实体识别训练数据；所以想到采用无监督的关键短语抽取算法折中去抽取一些实体，于是调研了一波关键短语抽取算法和工具。目前无监督关键短语抽取算法和关键词抽取算法差不多：主要是TFIDF，Textrank 等特征为候选短语的打分。然后抽取得分高的候选短语。算法流程关键词短抽取成算法主要分为两部分：1.候选短语抽取；2.候选短
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2024-05-20 16:31:22
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# 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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前言这篇博文是笔者之前自然语言处理课程CS224的笔记短语结构短语结构的目的是将单词组织成嵌套的成分。基本思想是句子和句子的一部分有一种特殊的结构，人们可以用特定的方式将他们组合起来。之前人们想做的是描述人类语言结构，人们过去有2个关键工作来做到这点。(1)一种方法就是编译原理课上学过的乔姆斯基谱系中的上下文无关文法(A->aB|a)。(2)还有另一种理解句子结构的方法叫依存句法结构，通过找
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2023-12-12 18:36:49
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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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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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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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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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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. 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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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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