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依存句法分析

依存句法的理论 1.1 依存关系 在依存句法分析中,句子中词与词之间存在一种二元不等价关系: 主从关系。 基于转移的依存句法分析 依存句法分析是一种中高级NLP任务,用来分析句子的依存语法。通常根据句子的词语和词性,生成一颗依存句法树。 目前常用的依存句法分析方法是:基于转移的依存句法分析。 基于转移的依存句法分析属于监督学习的范畴,其涉及许多组件。我们先定义一台虚拟的机器,这台机器会根据自身的状态和输入的词语预测下一步要执行的转移动作,然后根据转移动作拼装句法树。 依存句法分析的工具 常用的依存句法分析工具如下: HanLP; LTP;

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别说还不懂依存句法分析

本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析,并侧重对依存句法分析进行了重点总结,包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集,最后,分享了一些流行的工具以及工具实战例子。 01 句法分析 句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中的关键技术之一,它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。 例如句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言(或者同时两种语言)进行句法分析。 语义分析通常以句法分析的输出结果作为输入以便获得更多的指示信息。 ),也叫成分句法分析(constituent syntactic parsing)。 StanfordCoreNLP 斯坦福大学开发的,提供依存句法分析功能。

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    使用opennlp进行依存句法分析

    序 本文主要研究下如何使用opennlp进行依存句法分析 Parse opennlp主要使用Parse来进行依存句法分析,其模型为ParserModel @Test public void 小结 opennlp也支持依存句法分析,不过根节点的表示,stanford nlp使用的是ROOT,而opennlp使用的是TOP。 doc tools.parser.parsing

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    NLP基础任务 - 句法分析简介

    zhuanlan.zhihu.com/p/565282216 编辑:深度学习自然语言处理 公众号 句法(Syntactic)分析是NLP的经典任务 Syntactic tasks: Word level Word level的句法分析任务有 成分句法分析:Constituent parsing,找到一句话中的层次短语结构 依存句法分析:Dependency parsing,这种句法结构通过词之间的两两关系组成一句话的结构。 CCG parsing,组合范畴句法分析,形式为一种高度词汇化的句法 CCG supertagging:在组合句法分析中,给每个词打标签 Syntactic chunking:把一个句子,切成比较大的短语块 方向有很多:机器学习、深度学习,python,情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。 记得备注~

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    基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现

    这是一个基于CRF的中文依存句法分析器,内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,解码采用特化的维特比后向算法。 相较于《最大熵依存句法分析器的实现》,分析速度翻了一倍,达到了1262.8655 sent/s 封面.jpg 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源项目中,最新hanlp1.7版本已经发布 CRF CRF训练 语料库 与《最大熵依存句法分析器的实现》相同,采用清华大学语义依存网络语料的20000句作为训练集。 预处理 依存关系事实上由三个特征构成——起点、终点、关系名称。

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    美食图谱复现指南之依存句法分析

    本文代码开源在:DesertsX/gulius-projects 哈工大语言云的官网有一篇名为《使用语言云分析微博用户饮食习惯》的文章,里面讲到了借助分词、词性标注和依存句法分析等NLP技术,可以从微博文本内容中提取出用户饮食习惯等数据 pyltp 是 LTP 的 Python 封装,提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析,语义角色标注的功能。 pyltp 安装成功,并下载好相应的 LTP 模型文件后,分别加载分词、词性标注和依存句法分析的模型。 os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'pos.model') postagger = Postagger() postagger.load(pos_model_path) # 加载依存句法分析模型 os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'parser.model') parser = Parser() parser.load(par_model_path) 对每个句子分别进行分词、词性标注和依存句法分析

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    依存句法分析器的简单实现

    生成式句法分析指的是,生成一系列依存句法树,从它们中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中,生成模型的构建主要使用三类信息:词性信息、词汇信息和结构信息。 封面图.jpg 本文主要利用了词汇+词性生成联合概率模型,使用最大生成树Prim算法搜索最终结果,得到了一个简单的汉语依存句法分析器。 依存句法分析 分词标注 以“我吃米饭”为例,先进行分词与词性标注,结果: 图2.JPG 生成有向图 由于依存句法树中有虚根的存在,所以为其加入一个虚节点,这样一共有四个节点: 图10.jpg 每个节点都与另外三个构成一条有向边 得出最小生成树: 图5.jpg 格式化输出 将其转为CoNLL格式输出: 图6.jpg 可视化 使用可视化工具展现出来: 图7.jpg 结果评测 我没有进行严格的测试,这只是一个玩具级别的汉语依存句法分析器 先来看几个good case与bad case—— 图8.jpg 图9.jpg 效果比较马虎,为何这么说,这是因为分词的训练语料和句法分析语料不同,且我自知此方法严重依赖词汇共现,主要是这种二元词汇生成模型无法充分利用上下文

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    使用stanford nlp进行依存句法分析

    序 本文主要研究下如何使用stanford nlp进行依存句法分析 maven <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId

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    一文了解成分句法分析

    本文介绍了自然语言处理中成分句法分析,包括定义、基本任务、常见方法以及短语结构和依存结构的关系,最后,分享了一些流行的工具以及工具实战例子。 如果一个句子有多种结构表示,句法分析器应该分析出该句子最有可能的结构。有时人们也把句法结构分析称为语言或句子识别。 一般构造一个句法分析器需要考虑二部分:语法的形式化表示和词条信息描述问题,分析算法的设计。目前在自然语言处理中广泛使用的是上下文无关文法(CFG)和基于约束的文法(又称合一语法)。 基于统计的分析方法:统计句法分析中目前最成功当属基于概率上下文无关文法(PCFG或SCFG)。 StanfordCoreNLP 斯坦福的,提供成分句法分析功能。

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    基于依存句法分析的关键短语抽取算法实战

    引入依存句法分析 依存句法分析这里笔者不做过多的介绍,有兴趣的同学可以去百度一波.但是这里笔者展示一下依存句法分析的结果,通过依存句法分析,我们可以得到一颗如下的依存树,树的每条边记录了连接节点的对于关系 下方是笔者在百度百科中搜索出来的“借款费用”的定义,用依存句法分析了一波,也确实发现具有定中关系的词组组合起来就是关键短语,比如:借款费用,借款利息,外币借款等。 ? + 然后采用依存句法分析得到句子的依存树,将具有定中关系的相邻词组抽取出来。关键短语抽取推荐使用:ckpe 这个工具库,作者引入了LDA主题模型去优化关键短语打分,效果不错。 至于依存句法分析:笔者选择的是hanlp。代码如下: ? ', '代价', '资金', '企业'] + ckpe + 依存树 的结果为:['借款费用', '借款利息', '辅助费用', '外币借款', '汇兑差额'] 结论 所以在关键短语抽取算法中引入依存句法分析似乎有着不错的效果

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    基于词库的汉语端到端句法分析(CS)

    2012.04395.pdf 汉语句法分析传统上是通过分词、词性标注和依存句法分析三个流水线系统来解决的。

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    NLP教程(4) - 句法分析与依存解析

    tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/237 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 [句法分析与依存解析 [句法分析与依存解析] ShowMeAI为CS224n课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了 GIF动图!点击 第5讲-句法分析与依存解析 查看的课件注释与带学解读。更多资料获取方式见文末。

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    基于依存句法分析的资金账户交易画像

    利用企业海量的银行交易流水数据,应用自然语言处理技术,基于依存句法分析的结果设计摘要标签化的提取规则,得到与交易记录有关的交易标签与业务标签。 1.2.2自然语言处理 本步骤利用哈尔滨工业大学的LTP(Language Technology Platform)开源中文NLP系统对预处理后的交易摘要进行分词、词性标注、命名实体识别、及依存句法分析 2.2.1规则1 如果分词结果中的词能与关键词库中的词完全匹配,则将该词标记为H,根据句法分析结果找到与H有ATT关系的词,记为ATTH。如果没有ATT,则不能提取标签。

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    论文赏析基于Self-Attentive的成分句法分析

    论文地址:Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder 代码地址:github 今天要介绍的这篇论文是成分句法分析领域目前的state-of-the-art 下面就是成分句法分析目前排名: ? ,然后应用解码器进行解码,生成成分句法分析树。 词向量表示 第 ? 个单词的词向量由三个部分组成: word embdding: ?

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    初学者|别说还不懂依存句法分析

    本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析,并侧重对依存句法分析进行了重点总结,包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集,最后,分享了一些流行的工具以及工具实战例子。 句法分析 句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中的关键技术之一,它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。 例如句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言(或者同时两种语言)进行句法分析。 语义分析通常以句法分析的输出结果作为输入以便获得更多的指示信息。 ),也叫成分句法分析(constituent syntactic parsing)。 提供了中文依存句法分析功能。

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    成分句法分析综述(第二版)

    原文链接: 成分句法分析综述(第二版) | 韦阳的博客godweiyang.com ? 本文对成分句法分析近年来的进展做了一个比较完善的总结。 分析了多种不同类型的成分句法分析模型(基于转移,动态规划和序列到序列等),比较了它们之间的优缺点,并总结了一些提升它们性能的技巧。最后,本文对成分句法分析的未来发展趋势表明了自己的一些看法。 介绍 成分句法分析近年来取得了飞速的发展,特别是深度学习兴起之后,神经句法分析器的效果得到了巨大的提升。一般来说,句法分析器都可以分为编码模型和解码模型两个部分。 由此可见,目前成分句法分析领域编码器的影响要远远大于解码器。 可以预见,未来成分句法分析的研究方向将会是在编码模型方面,因为解码模型对性能的提升已经到了瓶颈期,而编码模型不仅可以大大提升模型效果,还可以运用在无监督成分句法分析上。

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    句法分析(syntactic parsing)在NLP领域的应用是怎样的?

    在opinion extraction/IR中如何使用句法分析; 2. 句法分析在多大程度上对这两个任务有帮助(原题)。 由于我自己主要还是做句法分析本身,暂时很少做上层应用,所以简单谈谈我对应用的理解,抛砖引玉。 1 在opinion extraction/IR中如何使用句法分析。 举几个例子吧。 在这种情况下,通过句法分析,我们就能够知道用户询问的真正对象是什么。 ? ? 2 句法分析在多大程度上对这两个任务有帮助(原题)。 原问题很好,可以扩展出很多思考。在炼丹纪到来之前,也许我们可以给一个非常乐观的回答,比如60%。但是现如今,我们需要思虑再三。 需要提及的是,句法分析目前的性能是防碍其实际应用的一个关键因素,尤其是在open-domain上。

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    论文赏析基于中序转移的成分句法分析

    下面就是成分句法分析目前排名: ? 摘要 基于转移的成分句法分析主要分为两种:一种是自顶向下(top-down)的方法,按照前序遍历(pre-order)的顺序生成句法树。 基于转移的成分句法分析 首先简要介绍一下这三种基于转移的句法分析方法。 句法分析系统如下: ? 每个时刻的状态用三元组 ? 来表示,分别表示栈中元素、buffer的第一个元素在句子中的下标、句法分析结束标记。 FINISH:句法分析结束。 上面那个句法树按照该模型分析的话过程如下: ? 模型在依存句法分析和CTB上的表现也都很不错。

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