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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数据结构与算法目录数据结构与算法1.代码效率优化方法论1.1 衡量程序的运行效率 - 复杂度1.2 数据结构数据结构基础2.1 数据处理的基本操作 (增删查)2.2 线性表2.3 栈2.4 队列2.5 数组2.6 字符串1.代码效率优化方法论1.1 衡量程序的运行效率 - 复杂度代码消耗的资源一般分为两个维度，计算时间和计算空间，也就是时间复杂度和空间复杂度。一般更加关注资源消耗与输入数据量之间的
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2024-07-10 04:50:16
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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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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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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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# 理解依存图：用Python构建关系图
在数据分析和自然语言处理（NLP）领域，理解实体之间的关系至关重要。依存图（Dependency Graph）是一种高效的方式来表示这些关系。依存图中的节点表示实体，而边则表示它们之间的关系。本文将介绍依存图的基本概念，并通过Python代码示例展示如何构建一个简单的依存图。
## 什么是依存图？
依存图是一种图形结构，它使用节点和有向边来表示实体之
最近在做一个应用依存文法分析来提取文本中各种关系的词语的任务。例如：text=‘新中国在马克思的思想和恩格斯的理论阔步向前’：我需要提取这个text中的并列的两个关系，从文中分析可知，“马克思的思想”和“恩格斯的理论”是两个并列关系的短语，所以想要将其提取出来；首先大致了解一下依存文法分析的前提条件，将句子分词并进行词性标注，这一步非常关键，直接决定分析结果的好坏。看一下不修改分词字典情况下直接进
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2023-08-17 16:34:28
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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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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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# ATANZA 依存分析 Python 实现教程
## 1. 概述
在本文中，我将教你如何使用 Python 实现 ATANZA 依存分析。ATANZA 依存分析是一种用于计算句子中每个单词之间依赖关系的方法，可以帮助我们理解句子的结构和语法。在这个教程中，我们将使用 Python 编写一个简单的程序来实现 ATANZA 依存分析。
## 2. 整体流程
下面是实现 ATANZA 依存分析的
原创
2024-01-07 10:09:27
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# Python实现依存句法分析
依存句法分析是自然语言处理（NLP）中的重要任务之一。它的核心目标是识别句子中词汇之间的依存关系，进而构建出句子的结构。这项技术在各种应用中都扮演着重要角色，比如信息抽取、问答系统和机器翻译等。
## 1. 什么是依存句法分析？
依存句法分析强调词汇之间的依存关系。每个句子都可以被视作一个有向图，其中词汇作为节点，依存关系作为有向边。一个简单的例子是，句子“
# 依存句法分析在Python中的实现
## 概述
依存句法分析是自然语言处理中的一个重要任务，用于分析句子中词与词之间的依存关系。本文将介绍在Python中如何实现依存句法分析，并给出详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现依存句法分析的整体流程：
| 步骤 | 说明 |
| ------ | ------- |
| 1. 数据预处理 | 对输入的句子进行分词和词性标注 |
|
原创
2023-09-02 13:05:34
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# Python 依赖性的实现
作为一名经验丰富的开发者，你需要教授一位刚入行的小白如何实现 "Python 依赖性"。在本文中，我们将探讨整个过程的流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。
## 流程概述
下面是实现 "Python 依赖性" 的整个流程的概述。我们将用一个表格展示每个步骤。
```mermaid
journey
title 实现 "Python 依赖性"
原创
2023-11-28 05:02:25
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# roslaunch 进阶
roslaunch在一次传递中计算XML文件。包含按深度第一遍历顺序处理。标记按顺序计算，最后一个设置获胜。因此，如果一个参数有多个设置，则将使用为该参数指定的最后一个值。依赖覆盖行为可能很脆弱。不能保证正确指定了重写（例如，如果在包含的文件中更改了参数名）。相反，建议使用$（arg）/设置完成覆盖行为。替代参数Roslaunch标记属性可以使用替换参数，Ro
Python NLTK库中包含着大量的语料库，但是大部分都是英文，不过有一个Sinica（中央研究院）提供的繁体中文语料库，值得我们注意。在使用这个语料库之前，我们首先要检查一下是否已经安装了这个语料库。>>>import nltk
>>>nltk.download() 检查箭头所指的sinica_treebank是否安装，如果未安装，则首先要进行安装
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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依存句法分析有两种主流方法：基于图的方法和基于转移的方法。基于图的方法: a.长距离依存和分析准确率 b.可处理非投射现象 c.需要进行全局搜索，不易使用动态特征，且算法复杂度较高。基于转移的方法: a.可以使用丰富的特征， b.可以达到线性时间复杂度 c.但采用的是局部搜索策略，容易出现错误传递现象 d.不可处理非投射现象 e.准确率要稍逊于基于图的方法。基于图基本思想对于给定的句子x和分析模型
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2024-01-09 20:12:31
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与短语结构语法比较起来，依存语法没有词组这个层次，每一个结点都与句子中的单词相对应，它能直接处理句子中词与词之间的关系，而结点数目大大减少了，便于直接标注词性，具有简明清晰的长处。特别在语料库文本的自动标注中，使用起来比短语结构语法方便。一般而言，短语结构语法是与依存语法等价的。因此，如果我们在短语结构分析之后得到了短语结构树，可以自动地把这样的短语结构树转换为依存树。例如，“铁路工人学习英语语法
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2023-07-19 15:59:27
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