自然语言处理技术解析与实现

26、评估部分中提出的基线组块器往往会创建比应有的更大的组块。例如，短语 [every/DT time/NN] [she/PRP] sees/VBZ [a/DT newspaper/NN] 包含两个连续的组块，而基线组块器会错误地将前两个组块合并为：[every/DT time/NN she/PRP]。编写一个程序，找出这些组块内部的标签中哪些通常出现在组块的开头，然后设计一条或多条规则来拆分这些组块。将这些规则与现有的基线组块器相结合并重新评估，看看是否能得到一个改进后的基线。

以下是一个可能的实现思路：

1. 遍历大量的标注数据 ，统计每个标签在组块开头出现的频率，找出那些经常出现在组块开头的标签。
2. 根据这些标签设计拆分规则 ，例如，如果某个特定标签出现在一个较大组块内部，就将组块在此标签处拆分。
3. 将这些拆分规则集成到现有的基线组块器中 。
4. 使用评估指标 （如准确率、召回率、F值等）对改进后的组块器进行评估。
5. 与原基线组块器的结果对比 ，判断是否得到了改进。

在 Python 中，可以使用 NLTK 库来处理文本和组块操作。

27、开发一个名词短语分块器，将词性标注文本转换为元组列表，其中每个元组由一个动词后跟一系列名词短语和介词组成。例如，将文本 “the little cat sat on the mat” 转换为 (‘sat’, ‘on’, ‘NP’) 这样的元组列表。

可使用自然语言处理工具（如NLTK），通过定义规则或训练模型来实现该功能。示例代码思路：

1. 先对文本进行词性标注，
2. 然后根据规则找出动词、名词短语和介词，
3. 最后组合成元组列表。

28、宾州树库语料库样本包含一部分已标注词性并将其分块为名词短语的《华尔街日报》文本，该格式使用方括号。可以通过以下方式访问该语料库：for sent in nltk.corpus.treebank_chunk.chunked_sents(fileid)，这些都是扁平树，就像使用nltk.corpus.conll2000.chunked_sents()得到的一样。1. 函数nltk.tree.pprint()和nltk.chunk.tree2conllstr()可用于从树结构创建树库和IOB字符串。编写函数chunk2brackets()和chunk2iob()，它们以单个分块树作为唯一参数，并返回所需的多行字符串表示形式。2. 编写命令行转换工具bracket2iob.py和iob2bracket.py，它们分别接受树库格式或CoNLL格式的文件，并将其转换为另一种格式。

本题要求完成两项任务：

1. 编写 chunk2brackets() 和 chunk2iob() 函数，以单个分块树为参数，返回所需的多行字符串表示；
2. 编写 bracket2iob.py 和 iob2bracket.py 命令行工具，实现树库格式和CoNLL格式文件之间的相互转换。

以下是 Python 示例代码供参考：

import nltk
from nltk.tree import Tree

# 1. 编写chunk2brackets函数
# 2. 编写chunk2iob函数
# 3. 编写bracket2iob.py工具代码框架
# 4. 编写iob2bracket.py工具代码框架

以上代码仅为框架，具体实现需要根据 NLTK 库的功能进一步完善。

29、一个n元组组块器可以使用除当前词性标签和前n - 1个组块标签之外的信息，如何研究如前n - 1个词性标签，或者前组块标签与前后词性标签的某种组合这类上下文模型？

可考虑使用机器学习算法，结合前 n - 1 个词性标签、前后词性标签等构建特征，训练模型来探索这些上下文模型。

30、我们如何使用形式语法来描述无限句子集合的结构？

给定一组句法类别，上下文无关语法使用一组产生式来说明某类别A的短语如何分析成更小部分的序列；依存语法使用产生式指定给定词法中心词的依存项。

31、开发一种语法的变体，使用特征COUNT来做出以下区分：1. The boy sings. 2. *Boy sings. 3. The boys sing. 4. Boys sing. 5. The water is precious. 6. Water is precious.

可构建包含 COUNT 特征的语法规则来解决该问题，比如区分可数名词和不可数名词，以及名词单复数形式等。具体规则可设定为：

S -> NP[COUNT=?c] VP
NP[COUNT=sg] -> Det[COUNT=sg] N[COUNT=sg