实例解读 3 个NLP的基本任务
上篇 例子 3 个语言分析的基本任务：分词，词性标注，命名实体识别，接下来一起总结下另 3 个基本任务：依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析，它们是 NLP 非常重要的任务，为问答系统等提供技术支撑。
依存句法分析
依存语法 (Dependency Parsing, DP) 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。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补” 这些语法成分，并分析各成分之间的关 系。例子：101中学校长刘文强调研了北京大学，其分析结果为：
从分析结果中我们可以看到，句子的核心谓词为“调研”，主语是“刘文强”，调研的宾语是“北京大学”，调研与“了” 是一种右附加关系，刘文强前面有 3 个修饰词：101，中学，校长。有了上面的句法分析结果，我们就可以比较容易的看到，“调研者”是“刘文强”，而不是“101”或“中学”。
根据哈工大的 LTP 平台总计了依存句法分析标注关系 (共15种) 及含义如下：
关系类型 | Tag | Description | Example |
|---|---|---|---|
主谓关系 | SBV | subject-verb | 我送她一束花 (我 <-- 送) |
动宾关系 | VOB | 直接宾语，verb-object | 我送她一束花 (送 --> 花) |
间宾关系 | IOB | 间接宾语，indirect-object | 我送她一束花 (送 --> 她) |
前置宾语 | FOB | 前置宾语，fronting-object | 他什么书都读 (书 <-- 读) |
兼语 | DBL | double | 他请我吃饭 (请 --> 我) |
定中关系 | ATT | attribute | 红苹果 (红 <-- 苹果) |
状中结构 | ADV | adverbial | 非常美丽 (非常 <-- 美丽) |
动补结构 | CMP | complement | 做完了作业 (做 --> 完) |
并列关系 | COO | coordinate | 大山和大海 (大山 --> 大海) |
介宾关系 | POB | preposition-object | 在贸易区内 (在 --> 内) |
左附加关系 | LAD | left adjunct | 大山和大海 (和 <-- 大海) |
右附加关系 | RAD | right adjunct | 孩子们 (孩子 --> 们) |
独立结构 | IS | independent structure | 两个单句在结构上彼此独立 |
标点 | WP | punctuation | 。 |
核心关系 | HED | head | 指整个句子的核心 |
语义角色标注
语义角色标注 (Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术，标注句子中某些短语为给定谓词的论元 (语义角色) ，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。 仍然是上面的例子，语义角色标注的结果为：
核心的语义角色为 A0-5 六种，A0 通常表示动作的施事，A0 为“调研”的动作施事，A1通常表示动作的影响等，北京大学是“调研”的受事，一般用A1表示，A2-5 根据谓语动词不同会有不同的语义含义。其余的15个语义角色为附加语义角色，如LOC 表示地点，TMP 表示时间等。附加语义角色列表如下：
标记 | 说明 |
|---|---|
ADV | adverbial, default tag ( 附加的，默认标记 ) |
BNE | beneficiary ( 受益人 ) |
CND | condition ( 条件 ) |
DIR | direction ( 方向 ) |
DGR | degree ( 程度 ) |
EXT | extent ( 扩展 ) |
FRQ | frequency ( 频率 ) |
LOC | locative ( 地点 ) |
MNR | manner ( 方式 ) |
PRP | purpose or reason ( 目的或原因 ) |
TMP | temporal ( 时间 ) |
TPC | topic ( 主题 ) |
CRD | coordinated arguments ( 并列参数 ) |
PRD | predicate ( 谓语动词 ) |
PSR | possessor ( 持有者 ) |
PSE | possessee ( 被持有 ) |
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