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96SEO 2026-02-20 02:08 20
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。
对句法结构进行分析一方面是语言理解的自身需求句法分析是语言理解的重要一环另一方面也为其它自然语言处理任务提供支持。
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。
从20世纪50年代初机器翻译课题被提出时算起自然语言处理研究已经有60余年的历史句法分析一直是自然语言处理前进的巨大障碍。
句法分析主要有以下两个难点
歧义。
自然语言区别于人工语言的一个重要特点就是它存在大量的歧义现象。
人类自身可以依靠大量的先验知识有效地消除各种歧义而机器由于在知识表示和获取方面存在严重不足很难像人类那样进行句法消歧
搜索空间。
句法分析是一个极为复杂的任务候选树个数随句子增多呈指数级增长搜索空间巨大。
因此必须设计出合适的解码器以确保能够在可以容忍的时间内搜索到模型定义最优解。
是从单词串得到句法结构的过程而实现该过程的工具或程序被称为句法分析器
。
句法分析的种类很多如图1所示这里我们根据其侧重目标将其分为完全句法分析和局部句法分析两种。
两者的差别在于完全句法分析以获取整个句子的句法结构为目的而局部句法分析只关注于局部的一些成分例如常用的依存句法分析就是一种局部分析方法。
句法分析中所用方法可以简单地分为基于规则的方法和基于统计的方法两大类。
两种方法的特点有
基于规则的方法处理大规模真实文本时存在语法规则覆盖有限、系统可迁移差等问题
本质是一套面向候选树的评价方法给正确的句法树赋予一个较高分值不合理的句法树赋予一个较低分支从而借用分值进行消歧。
统计学习方法多需要语料数据的支撑统计句法分析也不例外。
相较于分词或词性注句法分析的数据集要复杂很多其是一种树形的标注结构因此又称树库。
序号标记代码标记名称1np名词短语2tp时间短语3sp空间短语4vp动词短语5ap形容词短语6bp区别词短语7dp副词短语
如上表所示不同的树库有着不同的标记体系使用时切忌使用一种树库的句法分析器然后用其他树库的标记体系来解释。
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根据句法结构的表示形式不同最常见的句法分析任务可以分为以下三种
句法结构分析作用是识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系
依存关系分析又称依存句法分析简称依存分析作用是识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系
深层文法句法分析即利用深层文法例如词汇化树邻接文法、词汇功能文法、组合范畴文法等对句子进行深层的句法以及语义分析。
句法分析评测的主要任务是评测句法分析器生成的树结构与手工标注的树结构之间的相似程度。
其主要考虑两方面的性能满意度和效率。
其中满意度是指测试句法分析器是否适合或胜任某个特定的自然语言处理任务而效率主要用于对比句法分析器的运行时间。
评测体系主要指标有准确率分析正确的短语个数在句法分析结果中所占比例即分析结果中与标准句法树相匹配的短语个数占分析结果中所有短语个数的比例、召回率分析得到的正确短语个数占标准分析树全部短语个数的比例、交叉括号数分析得到的某一短语覆盖范围与标准句法分析结果的某一短语的覆盖范围存在重叠而不存在包含关系从而构成一个交叉括号。
根据相关知识按照要求完成右侧选择题任务。
作答完毕通过点击“测评”可以验证答案的正确性。
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