中文依存句法分析概述及应用

本文介绍了依存句法分析的基本概念及其在自然语言处理中的应用。依存文法由L.Tesniere提出,强调核心动词的支配地位,并遵循五条公理。依存关系能反映句子成分间的语义修饰关系,获取长距离搭配信息。

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本文转自http://blog.youkuaiyun.com/abc006250/article/details/7689872


       句法分析是自然语言处理领域的一个关键问题,如能将其有效解决,一方面,可对相应树库构建体系的正确性和完善性进行验证;另一方面,也可直接服务于各种上层应用,比如搜索引擎用户日志分析和关键词识别,比如信息抽取、自动问答、机器翻译等其他自然语言处理相关的任务。

短语结构和依存结构是目前句法分析中研究最广泛的两类文法体系。这里先大概介绍下依存结构。

依存文法最早由法国语言学家L.Tesniere在其著作《结构句法基础》(1959年)中提出,对语言学的发展产生了深远的影响,特别是在计算语言学界备受推崇。

依存语法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,主张句子中核心动词是支配其它成分的中心成分,而它本身却不受其它任何成分的支配,所有受支配成分都以某种依存关系从属于支配者。

在20世纪70年代,Robinson提出依存语法中关于依存关系的四条公理,在处理中文信息的研究中,中国学者提出了依存关系的第五条公理,如下:


1、一个句子中只有一个成分是独立的;
2、其它成分直接依存于某一成分;
3、任何一个成分都不能依存与两个或两个以上的成分;
4、如果A成分直接依存于B成分,而C成分在句中位于A和B之间,那么C或者直接依存于B,或者直接依存于A和B之间的某一成分;
5、中心成分左右两面的其它成分相互不发生关系。

句子成分间相互支配与被支配、依存与被依存的现象普遍存在于汉语的词汇(合成语)、短语、单句、复合直到句群的各级能够独立运用的语言单位之中,这一特点为依存关系的普遍性,依存句法分析可以反映出句子各成分之间的语义修饰关系,它可以获得长距离的搭配信息,并与句子成分的物理位置无关。

:LTP依存分析模块所使用的依存关系标记含义 (http://ir.hit.edu.cn/demo/ltp)
依存关系标记(共24个)
定中关系ATT(attribute)
数量关系QUN(quantity)
并列关系COO(coordinate)
同位关系APP(appositive)
前附加关系LAD(left adjunct)
后附加关系RAD(right adjunct)
动宾关系VOB(verb-object)
介宾关系POB(preposition-object)
主谓关系SBV(subject-verb)
比拟关系SIM(similarity)
核心HED(head)
连动结构VV(verb-verb)
关联结构CNJ(conjunctive)
语态结构MT(mood-tense)
独立结构IS(independent structure)
状中结构ADV(adverbial)
动补结构CMP(complement)
“的”字结构DE
“地”字结构DI
“得”字结构DEI
“把”字结构BA
“被”字结构BEI
独立分句IC(independent clause)
依存分句DC(dependent clause)

关于中文句法分析的应用,工业界我知道的百度和雅虎都有尝试,



### 依存句法分析概述 依存句法分析旨在通过解析语言单位内部成分间的依存关系揭示其句法结构[^1]。具体而言,该技术能够识别句子中的主要语法成分(如主语、谓语、宾语等),并进一步探讨这些成分间的关系。 ### 使用Python实现依存句法分析的方法 为了利用Python执行依存句法分析,可以采用`pyltp`库作为核心工具之一。此过程涉及加载预训练模型以及处理输入文本数据两个重要环节: #### 加载所需资源 首先需指定LTP数据目录,并从中读取必要的模型文件,包括但不限于词性标注(`pos.model`)和依存句法分析(`parser.model`)模型。 ```python import os from pyltp import Postagger, Parser LTP_DATA_DIR = 'path/to/ltp_data_v3.4.0' postagger = Postagger() postagger.load(os.path.join(LTP_DATA_DIR, "pos.model")) parser = Parser() parser.load(os.path.join(LTP_DATA_DIR, "parser.model")) ``` #### 处理输入文本 对于给定的一段中文文本,先对其进行分词操作;接着基于分好词后的列表进行词性标注;最后运用上述准备好的依存句法分析器完成最终的任务。 ```python words = ["他", "送", "了", "我", "一束花"] postags = postagger.postag(words) arcs = parser.parse(words, list(postags)) for i in range(len(arcs)): print("\t".join([str(i + 1), words[i], str(arcs.head[i]), arcs.relation[i]])) postagger.release() parser.release() ``` 这段代码展示了如何针对特定的词语序列应用依存句法分析功能,并打印出每个单词其父节点之间存在的依赖关系类型及其索引位置。 ### 可视化分析 除了基本的功能外,还可以借助图形展示手段更直观地理解依存树形结构。这不仅有助于研究人员深入探究自然语言内在规律,也为实际应用场景提供了便利条件[^2]。例如,计算不同实体在依存图上的最短路径长度可以帮助衡量它们之间的紧密程度。 ```python def shortest_distance(graph, source, target): visited = set() queue = [(source, 0)] while queue: node, dist = queue.pop(0) if node == target: return dist if node not in visited: visited.add(node) neighbors = graph[node] for neighbor in neighbors: queue.append((neighbor, dist + 1)) return None # 假设graph是一个字典形式表示的无向图, # key为结点名,value为其相邻接点组成的集合. distance1 = shortest_distance(graph, source="他", target1="我") print("'%s''%s'在依存句法分析图中的最短距离为: %d" % ("他", "我", distance1)) ```
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