21、自然语言的句法与转换分析

自然语言的句法与转换分析

1. 句法分析中的歧义解决

在文本处理中，自动解决文本歧义是一项重要任务。此前，常见的方法是运用局部语法来识别某些语法词的使用语境，然后生成“过滤器”，从标注集合（TAS）中删除错误标注。局部语法易于开发且效果显著，它由有限状态转换器表示。然而，在多数情况下，局部语法无法解决每个句子中的所有词汇歧义。

不过，对句子进行完整的句法分析能够解决其中的大部分词汇歧义。句法树的叶子实际上是语言单元（ALUs），当一个句子与单一的句法树关联时，我们可以推断该句子没有歧义。此时，就可以从TAS中删除句法树中不存在的所有ALU，从而自动消除句子的歧义。

2. NooJ中的句法分析

在NooJ中，句法分析是对由语法描述的ALU序列进行标注。NooJ的句法解析器考虑了所有类型的ALU，包括词缀、简单词、多词单元和可能不连续的表达式，因为它是在TAS上工作，而非基于词形序列。这使得它能够处理所有的ALU，并大大简化了句法语法的编写。

语法可以是局部的，即只涉及相对简单的ALU序列。这些语法通常用于标注实体，如公司名称、度量表达式、日期、地点等，也可用于解决语法词及其紧邻语境中词汇的歧义。

句法语法产生的标注还可以表示结构信息，如名词短语（NP）或动词短语（VG）。这些标注存储在TAS中，并可以显示为句法树。句法树所代表的句法结构独立于语法的组织，因此句法树与解析树有所区别。这种区别对于广泛的语言描述项目至关重要，因为这些项目必然需要积累大量结构不稳定的语法。解析树对语言资源管理问题非常敏感，而句法树由TAS中的结构化标注表示，语言学家可以基于理论论证（包括转换分析或语义分析）对其进行精心设计。

控制语法产生的结构使语言学家能够在其中包含各种信息。特别地，成分语法和依存语法之间没有根本区别：单个句法语法可以用于生成句法树和依存树。

最后，当句法解析器为给定句子生成单一的句法树时，它可以同时删除TAS中所有未使用的词汇标注。因此，最终有两种解决词汇歧义的机制：一种基于局部语法，能够有效地处理相对较小但常见的序列；另一种基于对句子的完整句法分析，能够解决更复杂的歧义情况。

3. 句法分析练习与资源

• 练习
  • 检测“this”和“these”的歧义 ：构建一个局部语法（.nog文件）来检测“this”和“these”形式中的歧义。将此语法应用于文本《一位女士的画像》，并使用索引来检查语法是否有错误。然后在TAS中删除错误标注（索引 > 添加/删除标注），统计删除的标注数量。
  • 计算句法树 ：构建一个字典（.dic文件）和一个句法语法（.nog文件），为句子“Joe saw the boy with the telescope”计算两个句法树。
• 互联网资源
  • 电子邮件地址和互联网地址语法 ：描述有效电子邮件地址的语法可在en.wikipedia.org/wiki/Email_address查看；表示有效互联网地址的语法可在en.wikipedia.org/wiki/URI_scheme#Generic_syntax查看。
  • 专业词典构建 ：借助从多个网站获取的列表，可以快速构建专业词典，并供局部语法用于提取命名实体，如工作名称（www.careerplanner.com/DOTindex.cfm）、地点名称（en.wikipedia.org/wiki/Lists_of_places#General_lists_of_places）、名字（www.genealogyroadtrip.com/census/male_names_1.htm和www.genealogyroadtrip.com/census/female_first_names_1.htm）、度量单位名称（www.convert-me.com/en/unitlist.html）。
  • 解析树和依存树 ：解析树在Wikipedia上有介绍，但常与句法树混淆（en.wikipedia.org/wiki/Parse_tree）；依存树可在en.wikipedia.org/wiki/Dependency_grammar查看。

4. 转换分析概述

转换语法关注共享相同词汇材料的句子之间的关系，例如如何将一个句子与其否定或被动形式联系起来，或者如何组合多个句子以构建复杂句子。每个句子对都与一个转换相关联，例如[Passive]转换可以将“Joe loves Lea”转换为“Lea is loved by Joe”；[Negation]转换可以将“Joe loves Lea”转换为“Joe does not love Lea”。转换还可以将复杂句子与多个简单句子联系起来，如[Coordination]转换可以将“Lea loves Joe, Joe loves Ida”转换为“Lea loves Joe and Joe loves Ida”。根据相关理论，转换是双向关系，用符号“=”表示。

5. 转换语法的实现与应用

• 自动生成程序 ：一个完整的转换语法应该能被两个计算机程序使用。其中一个是自动生成程序，它能够从给定句子生成所有转换后的句子。例如，从句子“Joe loves Lea”可以自动生成约400,000个陈述句，包括动词在各种时态和语态下的句子、被动句、涉及左移位的句子、否定句、带有强度副词的句子、体貌动词的句子、情态动词的句子、带代词的句子、名词化形式的句子等。
• 自动转换分析程序 ：另一个是自动转换分析程序，它能够将任何句子与将其与初始基本句子（通常是最简单的句子，如主动、无否定、无体貌、无模态等）联系起来的转换相关联。例如，句子“It is Lea that he will no longer love passionately”会自动关联到一系列特征：+Declarative+Cleft1+Pro0+Future+NegStop+Intens3 ，每个特征代表一个转换。

以下是一些常见转换的示例表格：
| 转换类型 | 示例 |
| ---- | ---- |
| [Declarative] | 构建陈述句，如“Joe’s love for Lea”（名词句）、“Who is in love with Lea?”（疑问句） |
| [Cleft1] | “He will no longer love Lea passionately” → “It is Lea that he will no longer love passionately”（提取宾语） |
| [Pro0] | “Joe will no longer love Lea passionately” → “He will no longer love Lea passionately”（将主语变为代词） |
| [Future] | “Joe does no longer love Lea passionately” → “Joe will no longer love Lea passionately”（动词变为将来时态） |
| [NegStop] | “Joe loves Lea passionately” → “Joe does no longer love Lea passionately”（应用体貌否定“no longer”） |
| [Intens3] | “Joe loves Lea” → “Joe loves Lea passionately”（应用强度副词） |

6. 转换操作的实现

当文本被自动解析时，可以应用转换来匹配句子，例如将问题与答案联系起来。以“Joe eats an apple = An apple is eaten by Joe”为例，这是一个被动转换操作。当应用语法时，可以将“Joe”替换为变量$N0，“an apple”替换为变量$N1。

转换操作可以对应于两个反向操作，类似于图灵机的工作方式。例如，[Neg]转换实际上对应于两个反向操作：“Joe eats an apple [Neg]→ Joe does not eat an apple”和“Joe does not eat an apple [Neg - inv]→ Joe eats an apple”。

以下是一个转换操作的流程图（mermaid代码）：

graph LR
    A[Joe eats an apple] --> B[Neg]
    B --> C[Joe does not eat an apple]
    C --> D[Neg - inv]
    D --> A

通过结合使用约束（定义主语、动词和补语类型）与词形变化或派生操作，我们可以构建能够生成相对复杂转换句子的语法。例如，“Joe loves apples”可以转换为“Joe is an apple lover”或“Joe’s love for apples”。如果$V的值为“loves”，$V_N + Hum + s操作将生成“lover”形式，而$V_N + Abs + s操作将生成“love”形式。

7. 转换的组合与复杂性

一个语言的转换的详尽形式化描述需要包含数百个基本转换。例如，多个转换可以组合应用于一个句子，形成转换链。如从“Joe eats the apple”开始，可以通过一系列转换得到“It is not the apple that he does not want to eat”。

然而，完成所有基本转换的形式化描述并不足以描述语言中的所有句子，因为许多句子是通过组合多个转换产生的。例如，句子“It is Lea that he will no longer love passionately”就是通过多个转换组合而成的。

以下是更多转换示例列表：
- 代词转换 ：[Pron0ms] “Joe eats an apple = He eats an apple”；[Pron1m] “Joe sees Paul = Joe sees him”等。
- 时态和体貌转换 ：[PresProg] “Joe eats an apple = Joe is eating an apple”；[ASPstart] “Joe eats the apple = Joe starts to eat the apple”等。
- 否定转换 ：[Neg] “Joe eats an apple = Joe does not eat an apple”；[Neg - AspCont] “Joe eats apples = Joe never eats apples”等。
- 提取转换 ：[Cleft0] “Joe eats an apple = It is Joe who eats an apple”；[Cleft1] “Joe eats an apple = It is an apple that Joe eats”等。
- 强度和副词转换 ：[Intens0] “Joe works = Joe works a little”；[Adv0] “Joe ate an apple yesterday = Yesterday, Joe ate an apple”等。
- 名词化转换 ：[Nom0] “Joe loves apples = Joe is an apple lover”；[Nom1] “Joe loves Lea = Lea is the love of Joe”等。
- 情态和使役转换 ：[MODcan] “Joe eats an apple = Joe can eat an apple”；[OPmake] “Lea makes + Joe eats an apple = Lea makes Joe eat an apple”等。
- 并列和从属转换 ：[COORD] “Lea sleeps + Joe eats an apple = Lea sleeps and Joe eats an apple”；[SUBwhen] “Lea sleeps + Joe eats = Lea sleeps when Joe eats”等。
- 疑问转换 ：[Quest0Hum] “Joe eats an apple = Who eats an apple?”；[Quest1Hum] “Joe sees Lea = Whom does Joe see?”等。

这些转换展示了语言中句子之间丰富的关系和变化，为自然语言处理中的文本生成、理解和转换提供了强大的工具。

自然语言的句法与转换分析

8. 转换分析的实际应用案例

为了更深入理解转换分析在实际中的应用，我们来看几个具体案例。

案例一：新闻文本改写
在新闻报道中，有时需要对同一件事用不同的表达方式来吸引不同的读者群体。假设我们有一条新闻原句：“The government has approved a new policy.” 通过转换分析，我们可以进行如下转换：
- 被动转换 ：“A new policy has been approved by the government.” 这种转换可以突出政策本身，使读者更关注政策的状态。
- 否定转换 ：“The government has not approved a new policy.” 虽然改变了语义，但在一些需要对比或者提出质疑的报道中可能会用到。
- 疑问转换 ：“Has the government approved a new policy?” 可以用于引发读者的思考和讨论。

案例二：智能客服回复
在智能客服场景中，为了给用户更自然多样的回复，转换分析可以发挥重要作用。例如，用户询问：“Can I return this product?” 智能客服可以通过转换分析给出不同的回复：
- 肯定回复转换 ：“Yes, you can return this product.”
- 强调回复转换 ：“Certainly, it is possible for you to return this product.”
- 委婉回复转换 ：“It might be okay for you to return this product.”

以下是一个实际应用转换分析的操作步骤表格：
| 步骤 | 操作内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定原始句子和目标转换类型，如被动、否定等。 |
| 2 | 根据转换规则，识别句子中的关键元素，如主语、谓语、宾语等。 |
| 3 | 应用相应的转换操作，对关键元素进行调整。 |
| 4 | 检查转换后的句子是否符合语法和语义要求。 |

9. 转换分析的挑战与解决方案

尽管转换分析在自然语言处理中有很大的潜力，但也面临一些挑战。

挑战一：语义一致性
在进行转换时，可能会出现转换后的句子语义与原句不一致的情况。例如，一些复杂的句子在进行多次转换后，语义可能会变得模糊。解决方案是在转换过程中引入语义分析模块，对转换前后的句子进行语义检查，确保语义的一致性。

挑战二：语法正确性
某些转换可能会导致语法错误。例如，在进行词形变化时，如果规则应用不当，可能会产生不符合语法的句子。可以通过建立更完善的语法规则库，对转换后的句子进行语法检查，及时纠正语法错误。

挑战三：上下文理解
转换分析往往需要考虑上下文信息，但在实际应用中，上下文的理解是一个难题。例如，在对话场景中，一个句子的转换可能需要根据之前的对话内容来确定。可以采用基于深度学习的方法，结合上下文信息进行转换分析，提高转换的准确性。

10. 转换分析与其他自然语言处理技术的结合

转换分析可以与其他自然语言处理技术相结合，以实现更强大的功能。

与语义分析结合
语义分析可以帮助确定转换的合理性和准确性。例如，在进行转换时，通过语义分析可以判断转换后的句子是否与原句在语义上一致。同时，转换分析也可以为语义分析提供更多的句子变体，丰富语义分析的语料库。

与机器学习结合
机器学习算法可以用于学习转换规则和模式。通过大量的语料库训练，机器学习模型可以自动识别句子之间的转换关系，并应用到新的句子中。例如，使用神经网络模型来预测句子的转换结果。

以下是转换分析与其他技术结合的流程图（mermaid代码）：

graph LR
    A[转换分析] --> B[语义分析]
    A --> C[机器学习]
    B --> D[综合处理]
    C --> D
    D --> E[输出结果]

11. 未来发展趋势

随着自然语言处理技术的不断发展，转换分析也将迎来新的发展机遇。

更智能的转换规则学习
未来，机器学习和深度学习技术将进一步发展，能够更自动、更准确地学习转换规则。通过对大规模语料库的学习，模型可以发现更多隐藏的转换模式，提高转换的质量和效率。

跨语言转换分析
目前的转换分析主要集中在单一语言内。未来，跨语言转换分析将成为研究的热点。通过建立跨语言的转换规则库，可以实现不同语言之间句子的转换，促进跨文化交流和信息共享。

与多模态技术结合
自然语言处理正逐渐与图像、语音等多模态技术相结合。未来，转换分析也可以与多模态技术融合，实现更丰富的交互和应用。例如，在图像描述中，通过转换分析可以生成不同风格的描述语句。

12. 总结

自然语言的句法分析和转换分析是自然语言处理中的重要组成部分。句法分析通过解决词汇歧义、构建句法树等方式，帮助我们理解句子的结构和语义。转换分析则关注句子之间的关系，通过各种转换操作，实现句子的多样化表达。

在实际应用中，转换分析可以用于新闻改写、智能客服回复等场景，但也面临着语义一致性、语法正确性和上下文理解等挑战。通过与语义分析、机器学习等技术的结合，以及不断探索未来的发展趋势，我们可以进一步提升自然语言处理的能力，为人们提供更智能、更自然的语言交互体验。

总之，自然语言的句法与转换分析为我们打开了一扇理解和处理自然语言的大门，随着技术的不断进步，其应用前景将更加广阔。