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自然语言处理的词法分析与句法分析自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
其中，词法分析和句法分析是自然语言处理的两个主要任务。
词法分析负责将一段文本分解成单词或词素，而句法分析则对文本的语法结构进行分析和解析。
本文将详细介绍词法分析和句法分析的基本概念、方法和应用。
一、词法分析1. 概念和任务词法分析是自然语言处理中的一个基础任务，主要目标是将一段文本拆分成一个个单词或词素。
词法分析可以看作是自然语言处理中最初的处理环节，在很大程度上决定了后续处理任务的难度和准确性。
具体而言，词法分析的任务包括以下几个方面：（1）分词：将连续的文本流分成一个个独立的单词。
分词在汉语处理中尤为重要，因为汉语中没有像英语中的空格来明确标识词之间的边界。
（2）词性标注：对每个单词进行词性标注，即确定它的词性类别（如名词、动词、形容词等）。
词性标注常常需要结合上下文语境进行判断。
（3）词干提取：将一个单词的派生形式还原为它的词干或原型形式。
例如，“running”和“ran”都可以还原为“run”。
2. 方法和技术（1）规则法：基于规则的词法分析方法依靠人工定义的词法规则和规则库进行分析。
这种方法简单直观，易于理解和实现，但对规则的编写需要大量的人工劳动，并且规则难以适应复杂多变的语言现象。
（2）统计法：统计法通过学习大量的语料库数据，利用统计模型来进行词法分析。
常见的统计模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
统计法的优点是能够自动学习语言规律，适应性较好，但需要大量的训练数据和计算资源。
（3）深度学习法：深度学习方法基于神经网络，通过多层的神经网络结构来进行词法分析。
典型的深度学习模型包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。
句子结构分析方法句子结构分析是语言学中的一个重要研究领域，它探讨的是句子中各个成分之间的关系以及它们在句子中的功能。
通过句子结构分析，我们可以更好地理解句子的意义和表达方式，进而提升我们的语言运用能力。
本文将介绍几种常见的句子结构分析方法，帮助读者更好地理解句子的构成和功能。
一、短语结构分析法短语结构分析法是一种基于短语的句子结构分析方法。
它将句子分解为各个短语，并通过短语之间的组合关系来分析句子的结构。
在短语结构分析法中，我们可以使用树状图来表示句子的结构，树的根节点表示整个句子，而叶子节点表示最小的短语成分。
例如，对于句子“我喜欢吃水果”，我们可以将其分解为“我”、“喜欢”、“吃”和“水果”四个短语，并将它们通过适当的组合关系表示为一棵树。
这样，我们可以清晰地看到句子中各个成分之间的关系，进而理解句子的意义。
二、依存句法分析法依存句法分析法是一种基于依存关系的句子结构分析方法。
它将句子中的每个词语看作一个节点，并通过节点之间的依存关系来分析句子的结构。
在依存句法分析法中，我们可以使用依存关系图来表示句子的结构，图中的边表示词语之间的依存关系。
例如，对于句子“我喜欢吃水果”，我们可以将其表示为一个依存关系图。
在这个图中，节点“喜欢”依存于节点“我”，节点“吃”依存于节点“喜欢”，节点“水果”依存于节点“吃”。
通过这样的分析，我们可以更好地理解句子中各个词语之间的依存关系，进而理解句子的意义和结构。
三、语义角色标注法语义角色标注法是一种基于句子中词语的语义角色来分析句子结构的方法。
它将句子中的每个词语标注上相应的语义角色，通过语义角色之间的关系来分析句子的结构。
在语义角色标注法中，我们可以使用标注图来表示句子的结构，图中的节点表示词语，边表示语义角色之间的关系。
例如，对于句子“我喜欢吃水果”，我们可以将其表示为一个语义角色标注图。
在这个图中，节点“我”被标注为“施事者”，节点“喜欢”被标注为“动作”，节点“吃”被标注为“动作”，节点“水果”被标注为“受事者”。
计算语言学：句法分析和语义分析的对比从计算语言学的角度看，对自然语言的处理主要包括句法分析和语义分析两个方面。
本文将从这两个方面进行对比，并探讨它们各自的优劣势和应用。
一、句法分析句法分析是计算语言学中最基础、最重要的一环，它旨在识别句子中的基本成分和它们的关系，从而进一步理解句子的结构和意义。
通常情况下，句法分析可以分为两种方式：基于规则和基于统计。
基于规则的句法分析方法是指利用语言学上的规则来分析句子的结构。
这种方法需要具备对语言规则的深入了解，即需要手工编写大量的规则，以便完成句法分析的任务。
相比于基于统计的句法分析方法，它的精度更高，但成本也更大。
而基于统计的句法分析方法则更注重计算机自身的学习能力，可以通过对语料库的学习，来产生模式或规律，帮助计算机进行句法分析。
这种方法相对于基于规则的方法，效率更高，但精度也有所不足。
句法分析的应用，主要包括语音识别、机器翻译、问答系统等。
在这些应用中，准确的句法分析结果往往是成功的关键，决定了系统的性能。
比如在机器翻译任务中，句子的结构决定了翻译的语序和语法，进而影响翻译的质量。
二、语义分析语义分析旨在理解自然语言句子所传递的含义。
与句法分析不同，语义分析需要对句子中的每个词汇进行识别并进行词汇的意义和语义联系的判定。
语义分析方法包括基于规则和基于统计等多种方式。
基于规则的语义分析方法，需要利用语言学规则和词典来理解句子的语义。
这种方法的精度更高但也需要更多的时间和成本。
相比之下，基于统计的语义分析方法更为流行，是透过机器学习的方式，分析大量的语料库來应对不同的语境下，名词、动词、形容词等词汇意义的理解和判别。
语义分析在自然语言理解的各种应用方面都发挥着重要的作用。
比如在问答系统中，要求对自然语句转化成布尔查询来进行计算机的理解，语义分析过程就是其中必不可少的一环；在自然语言对话领域，语义分析可以将用户的输入转换为相应的操作和语义，完成对话双方的理解使系统可以自主运作。
⾃然语⾔中的词法分析、语法分析、句法分析1.词法分析词是⾃然语⾔中能够独⽴运⽤的最⼩单位，是⾃然语⾔处理的基本单位。
词法分析就是利⽤计算机对⾃然语⾔的形态 (morphology) 进⾏分析，判断词的结构和类别等。
词法分析的主要任务是：①：能正确的把⼀串连续的字符切分成⼀个⼀个的词②：能正确地判断每个词的词性，以便于后续的句法分析的实现。
常见的中⽂分词算法：（分为三类，1.基于字符串匹配（机械分词）的分词⽅法、2.基于理解的分词⽅法、3.基于统计的分词⽅法） 最⼤匹配法（正向、逆向） 1基于字符串匹配 基于词典的中⽂分词 1基于字符串匹配 基于标记法 约束矩阵法 句模切分法 神经⽹络分析算法 2.基于理解 基于统计语⾔模型（共现率） 3.基于统计 专家系统分词算法 常见分词项⽬： word分词 FudanNLP Paoding MMSEG4J jcseg ICTCLAS 智呈分词 MFSOU分词 SCWS jieba2.句法分析（语法分析）运⽤⾃然语⾔的句法和其他知识来确定组成输⼊句各成分功能。
对句⼦中的词语语法功能进⾏分析。
（每个词充当的⾓⾊，主语、谓语等）。
句法分析的基本任务是：确定句⼦的语法结构或句⼦中词汇之间的依存关系。
句法分析分为：句法结构分析和依存关系分析两种。
采⽤语法树来表⽰3.语义分析4.语⽤分析5.常见的术语： 未登录词：命名实体（⼈名、地名）、新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在分词词典中没有收录，但⼜确实能称为词的那些词。
句子成分分析的基本概念和方法句子是语言表达的基本单位，由一系列词语组成。
每个词语在句子中都担当着不同的语法成分，比如主语、谓语、宾语等。
句子成分分析是研究句子结构中各个成分的语法关系和功能的一门语言学方法。
通过对句子中的成分进行分析，可以更好地理解句子的结构和含义。
本文将介绍句子成分分析的基本概念和方法。
一、句子成分的定义和分类在句子中，每个词语都担当着不同的成分角色，从而组成一个完整的句子。
根据功能和语法关系，句子成分可以分为主语、谓语、宾语、定语、状语、补语和同位语等。
1. 主语：主语是句子中的核心成分，它通常回答“谁”或“什么”的问题。
例如，“小明在跑步”中的“小明”就是主语。
2. 谓语：谓语是句子中的核心动词或动词短语，它通常回答“做什么”或“怎么样”的问题。
例如，“小明在跑步”中的“在跑步”就是谓语。
3. 宾语：宾语是句子中动词的直接承受者，它通常回答“受到什么”的问题。
例如，“小明吃苹果”中的“苹果”就是宾语。
4. 定语：定语是用来修饰名词或代词的，通常位于被修饰词之前或之后。
例如，“大房子里有一只猫”中的“大”就是定语。
5. 状语：状语是修饰动词、形容词、副词等表示状态、程度、方式等的词语。
例如，“小明慢慢地跑回家”中的“慢慢地”就是状语。
6. 补语：补语是用来补充说明主语或宾语的成分，通常位于动词之后。
例如，“他被选为班长”中的“班长”就是补语。
7. 同位语：同位语是用来同位修饰名词的词或词组，它通常出现在被修饰名词的后面。
例如，“他的前女友，名叫小红”中的“名叫小红”就是同位语。
二、句子成分分析的方法句子成分分析的方法主要包括词法分析和句法分析两个方面。
1. 词法分析：词法分析是对句子中的每个词语进行分析和标注其成分的过程。
通过对句子中的每个词语进行词性判断和成分标注，可以初步确定每个词语在句子中的语法角色。
一般来说，名词、代词、形容词等常常作为定语或宾语；动词则通常是谓语或宾语；副词则常常是状语等。
自然语言处理中的词性标注与句法分析自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，主要研究如何让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
在NLP领域中，词性标注与句法分析是两个重要的任务，它们可以帮助计算机更好地理解和处理自然语言。
本文将介绍词性标注与句法分析的基本概念、常见方法以及应用场景，并探讨它们在NLP领域的意义和作用。
一、词性标注词性标注（Part-of-Speech Tagging，简称POS Tagging）是NLP领域中的一个基础任务，其主要目标是为一个句子中的每个单词确定其词性。
词性标注可以帮助计算机理解句子的结构和含义，从而更好地进行后续处理和分析。
词性标注通常使用词性标记集合（如标注集）来标注每个单词的词性，常见的标注集包括Penn Treebank标注集、Universal标注集等。
词性标注的方法主要包括基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法通过定义一系列的语法规则和模式来确定单词的词性，但这种方法需要大量的人工设置和维护规则，且适用性有限。
而基于统计的方法则是通过学习语料库中单词与其词性之间的统计关系来确定单词的词性，常见的统计方法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
词性标注在NLP领域中有着广泛的应用，例如在文本分类、信息检索和机器翻译等任务中都需要对文本进行词性标注来帮助计算机理解和处理文本。
此外，词性标注也可以作为更复杂的NLP任务的预处理步骤，如句法分析、语义分析等。
二、句法分析句法分析（Syntactic Parsing）是NLP领域中的另一个重要任务，其主要目标是确定一个句子的句法结构，即句子中单词之间的语法关系。
句法分析可以帮助计算机理解句子的结构和含义，从而更好地进行后续处理和分析。
浅析汉语语言处理中的句法分析方法黄莉【摘要】在自然语言处理中,句法分析属于深层的分析处理.目前,其下层的词法分析技术已经基本成熟,其上层的语义分析则建立在句法分析的基础之上的,其位置及其关键,已经成为当前自然语言处理的一个瓶颈.本文对汉语的句法分析方法进行了简单的评述.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2010(029)017【总页数】2页(P162-163)【关键词】汉语自然语言处理;句法分析【作者】黄莉【作者单位】宝鸡文理学院,宝鸡,721007【正文语种】中文【中图分类】G2020 引言自然语言理解是语言信息处理技术的重要研究方向之一，一直以来都是人工智能领域中的核心研究课题。
自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能，如回答问题、文摘生成、释义、翻译等。
由于自然语言的多义性、上下文有关性、模糊性、非系统性和环境密切相关性、涉及的知识面广等众多因素，使得对自然语言的理解成为非常困难的研究课题[1]。
语言虽然被表示成一连串的文字符号或者是一串声音流，但实质上，语言的内部是一个层次化的结构。
自然语言的分析理解和处理过程也应当是一个层次化的过程。
许多现代语言学家将自然语言理解的过程划分为语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用分析五个层次，分别完成音素区分、词素划分、句子或短语的结构分析、确定语言所表达的真正含义或概念以及语言在特定环境中所产生的影响等分析工作。
句法分析师自然语言处理的一个基本问题，是在句法分析的基础之上的语言层次结构分析。
其目的是确定句子所包含的谱系结构和句子各组成成分之间的关系。
关于汉语语言处理中的句法分析方法的研究，从20世纪80年代初以来，一直都没有停止过，先后出现了大量的分析方法。
1 汉语句法分析方法及演变过程1.1 汉语句法分析的基本理论自然语言处理中，按照处理深度的不同，大致可以将自然语言处理中的语言分析技术划分为浅层分析和深层分析两大类[2]。
浅层句法分析方法概述孙宏林俞士汶一、引言浅层句法分析(shallow parsing)，也叫部分句法分析(partial parsing)或语块分析(chunk parsing)，是近年来自然语言处理领域出现的一种新的语言处理策略。
它是与完全句法分析相对的，完全句法分析要求通过一系列分析过程，最终得到句子的完整的句法树。
而浅层句法分析则不要求得到完全的句法分析树，它只要求识别其中的某些结构相对简单的成分，如非递归的名词短语、动词短语等。
这些识别出来的结构通常被称作语块(chunk)，语块和短语这两个概念通常可以换用。
浅层句法分析的结果并不是一棵完整的句法树，但各个语块是完整句法树的一个子图(subgraph)，只要加上语块之间的依附关系(attachment)，就可以构成完整的句法树。
所以浅层句法分析将句法分析分解为两个子任务：（1）语块的识别和分析；（2）语块之间的依附关系分析。
浅层句法分析的主要任务是语块的识别和分析。
这样就使句法分析的任务在某种程度上得到简化，同时也利于句法分析技术在大规模真实文本处理系统中迅速得到利用。
90年代以来，国外在英语的浅层句法方面做了不少工作，国内也有一些学者采用英语中的方法探索汉语的浅层句法分析。
本文主要就在英语浅层句法分析中所应用的一些技术进行简要的介绍，并简单介绍汉语的有关研究。
其中有些方法虽然是面向完全句法分析的，但由于其对完全句法分析的任务进行了分解，所以其技术也可以归入浅层分析的范畴。
概括起来，句法分析的方法基本上可以分成两类：基于统计的方法和基于规则的方法。
当然也可以采用规则和统计相结合的混合方法。
下面第2节介绍基于统计的方法，第3节介绍基于规则的方法，第4节简要介绍汉语的有关研究，最后是结束语。
二、基于统计的方法随着语料库技术的发展，近10年来许多统计方法被用在短语识别和分析方面。
这些方法的理论主要来自概率统计和信息论。
以下将介绍其中具有代表性的几种方法：（1）基于隐马尔科夫模型的方法；（2）互信息方法；（3） 2统计方法；（4）基于中心词依存概率的方法。
2.1 基于隐马尔科夫模型(HMM)的方法隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)是从语音识别中发展出来的一种统计技术(Rabiner,1989)，它提供了一种基于训练数据提供的概率自动构造识别系统的技术。
一个隐马尔科夫模型包含两层：一个可观察层和一个隐藏层，这个隐藏层是一个马尔科夫过程，即是一个有限状态机，其中每个状态转移都带有转移概率。
在语音识别中，可观察层是声音片段的序列，隐藏层是用音素序列表示的词的发音的有限状态模型。
用口语录音片段及其转写(transcription)作为训练数据训练HMM，它就可以用作识别器，用于识别未训练过的声音片段，从而生成口语的转写形式。
计算语言学家最早把HMM技术应用于英语的词性标注并取得了极大的成功，仅依靠简单的统计方法就可以达到95%左右的正确率。
在词性标注中，可观察层是词的序列，隐藏层是词类标记的序列，训练数据是标注好词性的文本语料，经过训练的HMM就成为自动标注器，它可以给只包含词序列的文本中的每个词标注上词类标记。
Church(1988)进一步把HMM用于识别英语中简单的非递归的名词短语，他把短语边界识别化为一个在词类标记对之间插入NP的左边界（"[")和NP的右边界("]")的问题。
如果不考虑空短语（即"[]）和短语的嵌套（如"[[","]]","][["等），那么在一对词类标记之间只有四种情况：(1) [ ；(2) ] ；(3) ][；(4) 空（即无NP边界）。
进一步可以把最后一种分为两种情况：(a)无NP边界但在NP之内（I）；(b)无NP边界但在NP之外（O）。
这样任意一对词类标记之间就只存在5种可能的状态： (1) [ ；(2) ] ；(3) ][；(4) I；(5) O。
Church 的方法是：首先，在标注词性的语料中人工或半自动标注NP边界，以此作为训练数据，然后统计出任意一对词类标记之间出现以上5种状态的概率。
统计得到的概率就成为短语边界标注的根据。
这实际上把短语边界的识别变成了一个与词性标注类似的问题。
如：输入： $ the procecutor said in closing that （词序列）DT NN VB IN NN CS （词性序列）输出： <$,DT> <DT,NN> <NN,VB> <VB,IN> <IN,NN> <NN,CS> （词性标记对） | | | | | |[ I ] O [ ] （NP边界）2.2 互信息方法互信息(mutual information)是信息论中的一个概念(Fano,1961)，它用来度量一个消息中两个信号之间的相互依赖程度。
二元互信息是两个事件的概率的函数：(1)我们可以把词类序列看成随机事件，这样就可以计算一对词类标记之间的互信息。
如果X和Y在一起出现的机会多于它们随机出现的机会，则P(X,Y)>>P(X)×P(Y)，即MI(X,Y)>>0；如果X和Y是随机分布的，则P(X,Y)≈P(X)×P(Y)，即MI(X,Y)≈0；如果X和Y是互补分布的，则P(X,Y)<<P(X) ×P(Y)，即MI(X,Y)<<0。
互信息值越高，X和Y组成短语的可能性越大，互信息值越低，X和Y之间存在短语边界的可能性越大。
为了确定句子中短语的边界，不能局限于bigram（两个符号的组合）内部的互信息，需要看更多的上下文，即把二元互信息扩展为n-gram（n个符号的组合）内部的互信息。
Magerman & Marcus(1990)提出了广义互信息(generalized mutual information) 的概念，它根据两个相邻的词类标记的上下文（在一个观察窗口内）来决定它们之间是否是一个短语边界所在。
在下面的公式中，MI表示二元互信息，MI n是一个向量，它表示n-gram(x1…x n)中任意两个部分之间的互信息，表示这个向量中的第k个分量（1≤k<n），它表示x1…x k和x k+1…x n之间的二元互信息。
一个n-gram(x1…x n)内部有n-1个二分切分点，每一个切分点的二元互信息为：(x1…x n) = MI（x1…x k , x k+1…x n）（2）（3）在公式（3）中，对于每个(k=1,2,…, n-1)，分子都相同，当分母最大时，互信息值最小。
基于互信息的短语边界划分的理论基础是：在n-gram中，局部广义互信息值最小的一对标记之间就是短语边界所在的位置。
理论推导参见Mamerman & Marcus (1990)。
在n-gram(x1…x i,y1…y j) (1≤i<n, 1<j<n, i+j=n) 内部，以两个相邻的词类标记x i和y1之间为界，共有i×j个二元组合(bigram)，要计算其间的互信息，应当综合考虑每一个bigram 之间的二元互信息，因此产生了广义互信息的概念。
广义互信息的计算公式是：（4）这里，GMI n(i+j)(x1…x i,y1…y j)表示在一个n-gram中两个相邻的元素x i和y1之间的广义互信息，X表示n-gram中以x i结束的词类标记串，Y表示n-gram中以y1开始的词类标记串。
σXY是XY中（|XY| = i+j，0<k< i+j）的标准差。
2.3φ2统计方法Gale & Church(1991)用φ2统计方法来度量两个词之间的关联度。
Chen & Lee(1995)用这种方法来确定短语的边界。
对于两个词w1和w2，可以建立如下的联立表(contingency table)：在上表中，a表示串1212w1的出现次数，c表示不在w1 w2中的w2的出现次数，d表示既不是w1又不是w2的词的次数。
a+b是w1的出现次数，a+c是w2的出现次数，c+d是非w1的总词次，b+d是非w2的总词次，N=a+b+c+d表示语料库中的总词次。
根据上面的联立表，φ2统计量定义如下：（5）当a=0时，φ2近于0，即当w1和w2从不共现时，φ2取极小值。
当b=c=0时，φ2=1，即当w1和w2总是共现时，φ2取极大值。
φ2值越大，说明w1和w2 共现的机会越多，相反，φ2值越小，则说明w1和w2 共现的机会越少。
如果把上面的两个词换成两个词类标记，则可以进行标记对之间的φ2统计。
进一步推广则可以在一个词类序列的两个子序列之间进行φ2统计。
2.4 基于中心词依存概率的方法Collins(1996)提出了一种基于分析树中中心词之间依存概率的统计分析算法，该方法的要点是：把分析树归结为一个非递归的基本名词短语（base noun phrase, 简称base NP）集合及依存关系的集合。
在这些依存关系中，base NP中除了中心词其他词都被忽略，所以依存关系就是base NP的中心词和其他词之间的依存关系，依存概率可以通过树库中的统计得到。
分析算法是一个自底向上的线图分析器，利用动态规划来查找训练数据中所有的依存关系空间。
例如，由（a）中句子的分析树(b)可以得到base NP的集合B及中心词之间的依存关系集合D(c)。
（a）John/NNP Smith/NNP, the/DT president/NN of/IN IBM/NNP,announced/VBD his/PRP$ resignation/NN yesterday/NN .（b）(S (NP (NP John/NNP Smith/NNP),(NP (NP the/DT president/NN)(PP of/IN IBM/NNP)) ,)(VP announced/VBD (NP his/PRP$ resignation/NN) yesterday/NN ) .) （c[John ] B={[John Smith],[the president],[IBM],[his resignation], [yesterday]} NP S VP NP NP NP NP NP PP IN PP NPD={VBD VP NP VBD VP NP基于以上模型的分析器的分析过程可以描述如下：对于一个输入句，首先分析出其中的base NP，然后根据训练数据中得到的依存概率计算各个依存关系集合的可能性，可能性最大的依存关系集合就成为句子成分结构的最佳估计。
