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
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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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
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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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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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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## NLP 依存语法与短语结构语法
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，研究如何让计算机理解和处理人类语言。在NLP中，依存语法和短语结构语法是两种常用的语法分析方法。本文将介绍这两种语法分析方法的原理和应用，并且给出相应的代码示例。
### 依存语法（Dependency Parsing）
依存语法是一种描述单词之
原创
2023-08-11 04:14:55
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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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## 依存语法分析的实现流程
依存语法分析是自然语言处理中的一项重要任务，它可以分析句子中的词语之间的依存关系，比如主谓关系、动宾关系等。在Python中，我们可以使用开源工具包stanfordnlp来实现依存语法分析。
下面是实现依存语法分析的流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A[准备工作] --> B[安装工具包];
B --> C[导入工具包]
原创
2023-08-31 03:29:42
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1. 依存句法的理论1.1 依存关系在依存句法分析中，句子中词与词之间存在一种二元不等价关系： 主从关系。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），被修饰词成为支配词（head） ，两者之间的语法关系就是依存关系（dependency relation）。如句子“小目标”中的形容词“小”与名次“梦想”之间的关系如下图所示： 在图中，箭头的方向由支配词指向从属词。将
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2023-09-01 08:36:00
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依存句法分析（dependency parsing）1.语法结构介绍有两种主要的结构，一种是phrase structure（短语结构），通过不同词性的词组合，结合成phrase，进而结合成句子。 一个句子就可以按照如图进行划分。 另外一种语法结构是Dependency structure（依存结构）。 依存结构认为每一个词都是别的词的Dependency，要么是修饰，要么是参数。比如，barki
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2024-05-16 08:38:53
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任务介绍句子的依存结构表达了词与词之间的依赖关系，这种关系称依存关系。它是一种二元的非对称关系（binary asymmetric relation），从依存关系的支配者head指向从属者dependent。依存句法分析旨在将输入的句子转化成依存分析树（或图），依存树中自上而下任意父子结点之间用依存关系连接。在自然语言处理中，依存句法分析属于句法层次的任务，它一般需要词法层次的词性标注（POS）的
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2023-06-13 22:02:16
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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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目录书山有路勤为径，学海无涯苦作舟一、安装Pyltp二、依存句法分析获取文本关系2.1 对文本进行分词2.2 词性标注2.3 依存句法分析2.4 角色语义标注2.5 构建每个词语维护的一个保存句法依存儿子节点的字典2.6 完整代码三、组成三元组 书山有路勤为径，学海无涯苦作舟一、安装Pyltp1 安装pyltp需要C的编译环境，需要安装VS2015的软件,自己安装的就2015。2 然后 pip
# 使用Hanzi Language Processing (HanLP) 进行依存语法分析
依存语法分析是自然语言处理中一个重要的技术，它帮助我们理解句子中词与词之间的关系。HanLP是一个功能强大的自然语言处理工具包，接下来我将指导你如何使用它进行依存语法分析。
## 流程概述
下面是实现依存语法分析的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-22 08:37:12
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目录上下文无关语法（回顾）依存语法 为什么？大纲依存语法基础依赖关系Universal Dependency问答QA信息抽取CFG 怎么样依赖与组成依赖树的属性投影性projectiveProjectivityTreebank转换基于转换的解析依存解析注意事项基于转换的解析：直觉依赖标签正确的行动？解析模型解析为分类分类器基于图的解析优势例子最后上下文无关语法（回顾）• CFG 假设有一
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2023-08-18 20:51:33
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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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2023-12-09 21:36:16
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文章目录@[toc]一、概述依存句法分析标注关系 (共14种) 及含义依存句法分析通常满足3个约束依存句法准确率指标二、基于图的依存句法分析代表Chu-Liu/Edmonds Algorithm算法流程三、基于转移的依存句法分析Transition-based parsing（基于贪心决策动作拼装句法树）PCFG（概率上下文无关文法）Lexical PCFG(基于词典的PCFG)四、基于深度学习技
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2023-07-21 15:11:00
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论文信息论文全名 Aspect-Level Sentiment Analysis Via Convolution over Dependency Tree发表会议：EMNLP2019论文背景这篇论文的研究领域是自然语言处理(NLP)中的aspect term sentiment classification(ATSC)领域。这篇论文的创新点是探索了将与神经网络相结合的语义依存关系树应用于表示学习的
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2023-10-27 19:13:57
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依存分析 Dependency Parsing句子成分依存分析主要分为两种：句法级别的和语义级别的依存句法分析 syntactic dependency parsing语义依存分词 semantic dependency parsing依存分析有两种类别的方法，基于转移的(transition-based)和基于图的(graph-based)。Stanford NLP依存分析器训练斯坦福nlp工具
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2024-08-19 10:56:16
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