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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。 为句子中词语i与词语j生成多条依存句法边,其权值为上述四种频次的综合(主要利用词-词频次,其余的作平滑处理用)。取边的权值最大的作为唯一的边,加入有向图中。 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

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基于CRF序列标注的中文依存句法分析器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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    号称世界最快句法分析器,Python高级自然语言处理库spaCy

    它具有世界上速度最快的句法分析器,用于标签的卷积神经网络模型,解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 (Github官方地址:https://github.com/explosion/spaCy#spacy-industrial-strength-nlp) spaCy的特征: 世界上最快的句法分析器 实体命名识别

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    论文赏析神经成分句法分析器的一些分析

    摘要 最近几年,成分句法分析的方法发生了巨大的变化。传统的有基于PCFG的CKY算法,最近几年随着神经网络的兴起又产生了基于转移的方法、CRF句法分析、重排序方法等等。 而在下一篇伯克利的ACL18论文中,他们提出的基于Multi-Head Attention的成分句法分析方法更是达到了95.13%的F1值。 介绍 在过去几年,成分句法分析方法发生了巨大的变化。 的得分,句法树 ? 的得分表示为所有产生式的得分总和: ? 值得一提的是,该句法分析模型不需要句法树是二叉树,所以可以直接分析出 ? 叉树结构。 句法分析 虽然现在是 ? 叉树,但是依然可以用CKY算法来进行句法分析。这时候就需要定义一个虚拟短语类别 ? ,表示实际上不能构成短语的临时短语。例如对于产生式 ? 得分最高的句法分析树的得分。首先对长度为1的短语即单词进行初始化: ? 然后对于短语 ? ,运用动态规划算法计算得分最高的句法分析树: ?

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    Java递归下降分析器_递归下降语法分析器

    java语言编写的递归下降语法分析器,是一种适合手写语法编译器的方法,且非常简单。 就连微软C#官方的编译器也是手写而成的递归下降语法分析器。 使用递归下降法编写语法分析器无需任何类库,编写简单的分析器时甚至连前面学习的词法分析库都无需使用。 上面我们采用的分支预测法是“人肉观察法”,编译原理书里一般都有一些计算FIRST集合或FOLLOW集合的算法,可以算出一个产生式可能开头的字符,这样就可以用自动的方法写出分支预测,从而实现递归下降语法分析器的自动化生成 大家可以用调试器跟踪一遍递归下降语法分析器的分析过程,就能很容易地感受到它的确是最左推导的(总是先展开当前句型最左边的非终结符)。最后括号中的k表示需要超前查看k个字符。 我们将要在编写miniSharp语法分析器的时候一次又一次地用到这种变换。

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    论文赏析一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器

    ,也就是说将上图中准确率比较低的那些负数值全部用绝对值替代了,在句法树中表现为 ? 所在的子树比 ? 低两层以上。 输出空间太大导致label稀疏性 这个问题主要是由于三元组 ? 另一个方法就是将之前博客写到的句法距离(syntactic distances)加入到模型中一起预测: ? 对于不同的辅助任务,最后将他们的损失求和加到最终的损失函数中去: ? ,定义为句法树的F1值。 定义句法树的概率为每一步决策的概率之积: ? 所以模型最终就是要最大化如下的奖励: ? 按照梯度上升的方向更新参数 ? ,求梯度可得: ? 将 ? 代入可得: ? 棵句法树的奖励。 具体实现的时候有好几个小Tips。 第一个就是要将奖励减去一个baseline,这里定义为模型直接根据贪心求得的句法树的F1值: ?

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    论文赏析一个最小化的基于跨度的神经句法分析器

    摘要 本文提出了一种不同于传统方法的成分句法分析方法。 传统的句法分析器需要预处理出语法规则集合,然后利用语法规则来进行各种句法分析,这类方法的弊端有很多,我列举了主要的三点: 语法规则集合构造的好坏直接影响到分析效果的好坏。 编码模型 一棵句法分析树可以看做是 ? 的集合,也就是句法树中的每一个结点的类别是label,该结点对应的短语在句子中的下标范围就是span。 至于句法树差异 ? ,可以方便的将 ? 替换为 ? ,其中 ? 就是 ? 在标准树中的label。 总结 近些年来,效果最好的成分句法分析器基本都是基于转移系统的,还有诸如基于CRF之类的句法分析器

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    Java编写的C语言词法分析器

    Java编写的C语言词法分析器     这是java编写的C语言词法分析器,我也是参考很多代码,然后将核心代码整理起来,准备放在QQ空间和博客上,目的是互相学习借鉴,希望可以得到高手改进 这个词法分析器实现的功能有打开文件、保存文件、打开帮助文档、文本域内容的剪切和复制和黏贴、进行词法分析 程序的项目结构如图,Word类和Unidentifiable类是两个JavaBean类,存放的参数有两个 row(整型)、word(String),row用于获取行数,word用于获取标识符,LexerFrame是词法分析器的界面类,Analyze封装了进行词法分析的核心代码 ,doc文件夹放一个帮助文档, Github项目链接:https://github.com/u014427391/lexer1.1.0,欢迎star //核心程序: package com.lexer; import java.util.ArrayList

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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。 [在这里插入图片描述] 1.2 依存句法的约束公理 现代依存语法中,语言学家Robinson对依存句法树提出了一下4条约束性公理: 有且只有一个词语(root,虚拟根节点,简称虚根)不依存于其他词语; 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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    基于winpcap的以太网流量分析器(java)

    数据包的捕获和统计,能够识别并统计各类数据包,包括TCP、UDP、ICMP、ARP、广播数据包等; 能够捕获一段时间的数据包,分析统计各类数据包的数量; 能够图形化显示数据包统计结果 截图 备注 这个分析器是基于 winpcap的,所以使用这个分析器需要在机子上先配置winpcap。

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    锻造正则神兵之Java源码分析器-V0.01

    Bundle.png ---- 1.读取 看AndroidStudio最上面有源码的磁盘路径,新建JavaSourceParser.java类 由于源码是既定的字符串文本,使用FileReader, public void parse() throws IOException { read("H:\\sdk\\sources\\android-27\\android\\os\\Bundle.java 读取ok.png ---- 2.源码实体类:SourceBean.java 先定义这几个字段,还是为了方便观看和使用,成员变量用public /** * 作者:张风捷特烈
    * 时间 ; import java.util.ArrayList; import java.util.List; ---- //导入类名列表 ArrayList<String> importClasses = - 最后把总的源码贴上 /** * 作者:张风捷特烈
    * 时间:2019/1/18/018:8:33
    * 邮箱:1981462002@qq.com
    * 说明:源码分析器

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    实时Web日志分析器

    GoAccess 是一个开源的实时Web日志分析器和交互式查看器,可在*nix系统上的终端或通过浏览器运行。它为系统管理员提供了实时而有价值的HTTP统计信息。 GoAccess 被设计为一种基于终端的快速日志分析器

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    pyhanlp 两种依存句法分类器

    依存句法分析器 在HanLP中一共有两种句法分析器 ·依存句法分析 (1)基于神经网络的高性能依存句法分析器 (2)MaxEnt依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器 HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是 ljj123zz 的CSDN 一篇博客:blog.csdn.net/ljj123zz/article/details/78834838 HanLP作者的原文介绍已经写得比较清楚,唯一要注意的是原文章中介绍的依存句法分析器为早期版本 hankcs.jpg 基于最大熵的依存句法分析器 经过测试这个句法分析器为真的很坑,绝对不建议使用,测试代码见最后,作者原文介绍请点击击www.hankcs.com/nlp/parsing/to-achieve-the-maximum-entropy-of-the-dependency-parser.html 下面是使用的例子 基于神经网络的高性能依存句法分析器 from pyhanlp import * # 依存句法分析 sentence = HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰 动宾关系)--> 画 --(介宾关系)--> 把 --(状中结构)--> 作为 --(动宾关系)--> 确定 --(动宾关系)--> 帮助 --(核心关系)--> ##核心## 最大熵依存句法分析器

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    浅析AndroidStudio3.0最新 Android Profiler分析器(cpu memory network 分析器)

    对系统api的方法调用以橙色显示,调用您的应用程序自己的方法以绿色显示,方法调用第三方api(包括java语言api)以蓝色显示。 为了帮助防止这些问题,您应该使用内存分析器来执行以下操作: 在可能导致性能问题的时间轴中寻找不良的内存分配模式 Dump Java堆,以便在任何时间查看哪些对象正在使用内存。 内存分析器监视一些额外的类别,这些类别增加了总数,但如果您只关心Java堆内存,那么“Java”的数字应该与上一个Android监视器的值类似。 新的号码记录了从Zygote分派到应用程序的Java堆中的所有物理内存页面,这准确表示您的应用程序实际使用多少物理内存。 要捕获堆转储,单击Memory-Profiler工具栏中的dump Java堆。在转储堆时,Java内存的数量可能会暂时增加。

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    React 分析器简介

    React 16.5 新增了开发者工具的分析器插件。 该插件使用 React 的实验性 Profiler API 来收集每个组件渲染的耗时,以识别 React 应用程序中的性能瓶颈。 开发者工具的分析器按提交对性能信息进行分组。 提交展示在分析器顶部附近的条形图中: [提交条形图的简介] 图表中的每个条形表示单个提交,当前选定的提交为黑色。 分析器提供了一种过滤机制来帮助实现这一点。 使用它来指定阈值,分析器将隐藏所有比该值 更快 的提交。 [按时间筛选提交] 火焰图 {#flame-chart} 火焰图代表指定提交的应用程序状态。 跟踪此 API 的“交互”也将显示在分析器中: [交互面板] 上图显示了一个跟踪四个交互的分析会话。 每行代表一个被跟踪的交互。 每行的彩色圆点表示与该交互相关的提交。 在这种情况下,将显示以下消息: [所选提交暂无可显示的计时数据] 深度视频解析 {#deep-dive-video} 以下视频演示了如何使用 React 分析器来检测和改善实际 React 应用程序中的性能瓶颈

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    ElasticSearch 内置分析器

    配置内置分析器 内置分析器可以直接使用,不需任何配置。然而,其中一些分析器支持可选配置来改变其行为。 标准分析器(Standard Analyzer) 如果没有指定分析器,默认使用 standard 分析器。对于文本分析,它对于任何语言都是最佳选择(对于任何一个国家的语言,这个分析器基本够用)。 "analyzer": "standard", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." } ' Java 简单分析器(Simple Analyzer) 只要遇到不是字母的字符,简单的分析器将文本进行切割分解为terms。 所有terms都是小写。 空格分析器(Whitespace analyzer) 空白分析器在遇到空格字符时将文本切分成词条。

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    Linux启动分析器

    受 Sysinternals 的“Autoruns”的启发,RCLocals 分析所有 Linux 启动可能性以查找后门,还执行进程完整性验证、扫描 DLL 注...

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    ES学习笔记(六)分析器

    一个分析器可以有多个分词过滤器,它们将按顺序执行。 我们在建立索引和搜索时,都会用的分析器。 配置文本分析器 前面我们讲了分析器的基本概念,也了解了全文搜索的基本步骤。 下面我们看一下如何配置文本分析器,ES默认给我们配置的分析器是标准分析器。如果标准的分析器不适合你,你可以指定其他的分析器,或者自定义一个分析器。 ES有分析器的api,我们指定分析器和文本内容,就可以得到分词的结果。 whitespace空格分析器。 这样我们在创建text类型的字段时,就不用为其指定分析器了。 这一节给大家介绍了分析器,我们可以看到例子中都是使用的英文分析器,下一节我们一起看一下强大的中文分析器

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    ElasticSearch 分析与分析器

    分析器组成 分析器(Analyzer) 一般由三部分构成,字符过滤器(Character Filters)、分词器(Tokenizers)、分词过滤器(Token filters)。 ? 这些可以组合起来创建自定义的分析器以应对不同的需求。 3. 内建分析器 不过,Elasticsearch还内置了一些分析器,可以直接使用它们。下面我们列出了几个比较重要的分析器,并演示它们有啥差异。 analyzer) 标准分析器是 Elasticsearch 默认使用的分析器。 3.2 简单分析器(Simple analyzer) 简单分析器将根据不是字母的任何字符来切分文本,然后将每个词条转为小写。 在查询中指定要使用的分析器,以及被分析的文本。

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    一文了解成分句法分析

    句法结构分析是指对输入的单词序列(一般为句子)判断其构成是否合乎给定的语法,分析出合乎语法的句子的句法结构。 句法结构一般用树状数据结构表示,通常称之为句法分析树(syntactic parsing tree)或简称分析树(parsing tree),而完成这种分析过程的程序模块称为句法结构分析器(syntactic parser),也简称分析器(parser)。 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)。

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