10、依存句法分析：Python 实现与应用

依存句法分析：Python 实现与应用

1. 依存句法分析简介

依存句法分析（Dependency Parsing）在自然语言处理中占据着重要地位，它能够揭示句子中词汇之间的依存关系，帮助解决相似句子间的歧义问题。例如，在句子 “Myriam saw Clement with a telescope.” 中，“with” 以及 “a telescope” 与核心动词 “saw” 紧密相连，因为 “看” 这个动作是借助望远镜完成的。

早期的依存句法分析方法主要依赖基于规则的解析技术，这些技术高度依赖所使用的语法。如今，如同词性标注（POS - Tagging）和命名实体识别标注（NER - Tagging）一样，我们已转向统计方法进行解析。统计方法利用概率度量，依据历史训练数据和一些基本规则，确定句子最可能的解析方式。

2. Python 中的依存句法分析工具

2.1 NLTK 与斯坦福依存解析器

NLTK 提供了丰富的解析方法选项，但它的 API 不够直观，并且需要用户自行提供语法才能获得有效的结果。不过，我们可以借助 NLTK 包装的斯坦福依存解析器进行依存句法分析，具体操作步骤如下：
1. 从斯坦福依存解析器页面下载必要的 JAR 文件。
2. 加载 JAR 文件到 Python 的 NLTK 接口：

from nltk.parse.stanford import StanfordDependencyParser
path_to_jar = 'path_to/stanford-parser-full-2014-08-27/sta