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？
简单来说，我们分析一个句子的时候，不用考虑句子词语间的联系关系。只需要让不同的词语组成有关短语结构，生成短语结构树。
短语结构语法描述了如何自顶而下的生成一个句子，反过来，句子也可以用短语结构语法来递归的分解。层级结构其实是一种树形结构，例如这句话“上海 浦东 开发 与 法制 建设 同步”，分解成如下图的短语结构树:
这样的树形结构称为短语结构树，相应的语法称为*短语结构语法**或上下文无关文法。至于树中的字母下面开始介绍。
不过这个不是我们实验室研究方向，所以短语结构树分析就到这里。
什么是依存句法分析？
依存句法分析就比短语结构树关注词语间的语法联系。
首先，我们需要知道词与词之间有主从关系：①他们是二元不等的关系（也就是不可交换）；②两个词有联系或者说有依存关系。处于主宰地位的是支配词（head），另一个修饰/依附于支配词的叫从属词（dependent）。
现代依存语法中，语言学家 Robinson 对依存句法树提了 4 个约束性的公理。
①根节点唯一性：有且只有一个词语(ROOT，虚拟根节点，简称虚根)不依存于其他词语。
②连通：除此之外所有单词必须依存于其他单词。
③无环：每个单词不能依存于多个单词，若A依存于B，那么B不可能依存于A。
④投射性( projective )：如果单词 A 依存于 B，那么位置处于 A 和 B 之间的单词 C 只能依存于 A、B 或 AB 之间的单词。
这四个公理为后面的设计方法奠定了基础。
详解依存句法分析
依存句法分析( dependency parsing )指的是分析句子的依存语法的一种中高级 NLP任务，其输人通常是词语和词性，输出则是一棵依存句法树。 本节介绍实现依存句法分析的两种宏观方法，以及依存句法分析的评价指标。
- 基于转移的依存句法分析（非实验室方向，仅了解）
转移系统：初始状态—（状态转移动作）—>n个中间状态----（状态转移动作）---->接受状态，将一个状态表示为<栈，缓存，已分析好的依存弧>
初始状态：栈中只有伪词 w0 , 整个词语都在缓存中，没有依存弧。
接受状态：栈中只有伪词，缓存清空，所有的依存弧。
状态转移动作：移进，左规约，右规约。
移进表示将缓存中的第一个词移入栈中。
栈中词从左往右排序【…,X3,X2,X1】,栈顶词为X1，后进先出。
左规约表示栈顶的第一个词与第二个词产生了左指向依存弧，即第一个词依存于第二个词，将栈顶第二个词（核心词）下栈。
右规约表示栈顶第一个词与第二个词产生了右指向依存弧，即第二个次依存于第一个词，将栈顶第一个词下栈。
2.基于图的依存句法分析
正如树是图的特例一样，依存句法树其实是完全图的一个子图。如果为完全图中的每条边是否属于句法树的可能性打分，然后就可以利用Prim之类的算法找出最大生成树作为依存句法树了。这样将整棵树的分数分解为每条边上的分数之和，然后在图上搜索最优解的方法统称为基于图的方法。
基于图的依存句法分析就是为每个要分析的句子生成一个有向图，其中：节点是句子中的单词，边是单词之间的依存关系，因为依存句法中规定每个句子都有其核心成分，所以加入了须根节点。依存句法中还规定了句子中除了须根节点，每个词必须依存于其他词，因此，句子依存图中边的个数和单词的个数相等。
步骤：
1.句子分词
2.手动设置一个虚根
3.从虚根w0开始，从左往右连接算arc的分数，分数最高确定arc连接指向。
4.依次从w1往后，重复3的步骤。（基于图，要求没有单独节点/词）。如w1->w2,计算分值，w1->w3...w1->w7,比较w1指向所有其他词的分值，得分最高进行连线。接着又w2->w3...
5.再来判断两个词之间的label关系，步骤同3.4一样。
5.所有词都走完，然后确定根据prim算法或者其他的，求最大生成树。
最后来个词间关系类型的表总结：
下章讲解具体例子，如何将一句话生成一棵树，按照机器输出格式。
