文章目录12. 依存句法分析12.1 短语结构树12.2 依存句法树12.3 依存句法分析12.4 基于转移的依存句法分析12.5 依存句法分析 API12.6 案例: 基于依存句法分析的意见抽取12.7 GitHub 笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 12. 依存句法分析 语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务，其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时，语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。 通过掌握语法分析

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自动谓词上的F1值为81.02%和81.33%。

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python3.7安装from ltp import LTP的时候会报错，安装失败。这个安装一下就可以了。具体安装过程可以参考http://dy.163.com/article/EBEOM8MK0525P1E8.html（和这个里面的安装过程一样）文件名改成：pyltp-0.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

HanLP: Han Language Processing | | | | | 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎，目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 借助世界上最大的多语种语料库，HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分、细分2个标准，强制、合并、校正3种）、词性标注（PKU、863、CTB、UD四套词性规范）、命名实体识别（PKU、MSRA、OntoNotes三套规范）、依存句法分析（SD、UD规范）、成分句法分析、语义依存分析（SemEval16、DM、PAS、PSD四套规范）、语义角色标注、词干提取、词法语法特征提取、抽象意义表示（AMR）。 量体裁衣，HanLP提供RESTful和nati

基于依存句法分析的中文文本相似度计算研究，赵白玉，彭黎，中文文本相似度的计算在中文信息处理中起着极为重要的作用，在很多领域都有着广泛的应用前景。本文在改进了基于语义依存的汉语句

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