spaCy 第三篇：依存分析 |
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spaCy 第三篇：依存分析
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句法是指句子的各个组成部分的相互关系，句法分析分为句法结构分析（syntactic structure parsing）和依存关系分析(dependency parsing)。句法结构分析用于获取整个句子的句法结构，依存分析用于获取词汇之间的依存关系，目前的句法分析已经从句法结构分析转向依存句法分析。 依存语法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，主张句子中核心动词是支配其它成分的中心成分，而它本身却不受其它任何成分的支配，所有受支配成分都以某种依存关系从属于支配者。 在20世纪70年代，Robinson提出依存语法中关于依存关系的四条公理： 一个句子中只有一个成分是独立的； 其它成分直接依存于某一成分； 任何一个成分都不能依存与两个或两个以上的成分； 如果A成分直接依存于B成分，而C成分在句中位于A和B之间，那么C或者直接依存于B，或者直接依存于A和B之间的某一成分； 一，依存关系依存关系是一个中心词与其从属之间的二元非对称关系，一个句子的中心词通常是动词（Verb），所有其他词要么依赖于中心词，要么通过依赖路径与它关联。
1，依存关系 依存结构是加标签的有向图，箭头从中心词指向从属，具体来说，箭头是从head指向child，从该解析树可以看出，每个Token只有一个Head。 2，关系标签 标签表示从属的语法功能，名词性的标签是： root：中心词，通常是动词 nsubj：名词性主语（nominal subject） dobj：直接宾语（direct object） prep：介词 pobj：介词宾语 cc：连词其他常用的标签： compound：复合词 advmod：状语 det：限定词 amod：形容词修饰语 二，解析依存关系SpaCy能够快速准确地解析句子的依存关系，并且具有丰富的API用于导航依存关系树，SpaCy使用head和child来描述依存关系中的连接，识别每个Token的依存关系： token.text：token的文本 token.head：当前Token的Parent Token，从语法关系上来看，每一个Token都只有一个Head。 token.dep_：依存关系 token.children：语法上的直接子节点 token.ancestors：语法上的父节点 _pos：词性 _tag：词性让我使用SpaCy来对句子进行依存分析： import spacy nlp = spacy.load('en') doc = nlp( "spaCy uses the terms head and child to describe the words" ) for token in doc: print('{0}({1}) |
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