NeoSCA是另一种书面英语样本的句法复杂性分析器。NeoSCA 是 Xiaofei Lu 的 L2 Syntactic Complexity Analyzer (L2SCA) 的重写版本，添加了对 Windows 的支持和更多的命令行选项。NeoSCA 对英文语料统计以下内容：9 种句法结构的频次。14 种句法复杂度指标的值

本文考察了喀麦隆毕定英语谚语的结构。 数据来自一些谚语样本，这些谚语似乎源于语言本身的使用背景，因此不是外国语言和文化的翻译。 这项分析是根据Quirk等人的句法研究模型[1] [2]进行的，该分析表明，简单句子比复合和复杂句子出现的频率更高，复合句子的数量非常有限。 SVO和SVC子句模式在简单句子中占主导地位，在整个语料库中，积极结构与消极结构相对。 复杂的句子谚语通常包含状语和从句。 相对从句的位置是固定的，而副词从句的位置是可移动的，因此，前置的情况很常见。 另一种主题化方法是c裂，其中元素“ na”（是……）复制了较早的句子成分，并在其他简单句子中引入了相对从句。 这是喀麦隆皮金（Cameroon Pidgin）的结构特征之一，显然不是来自浮华英语。 看来，它也不是来自喀麦隆的土著语言。

关系分类是自然语言处理领域的一项重要任务，能够为知识图谱的构建、问答系统和信息检索等提供技术支持.与传统关系分类方法相比较，基于神经网络和注意力机制的关系分类模型在各种关系分类任务中都获得了更出色的表现.以往的模型大多采用单层注意力机制，特征表达相对单一.因此本文在已有研究基础上，引入多头注意力机制（Multi-head attention），旨在让模型从不同表示空间上获取关于句子更多层面的信息，提高模型的特征表达能力.同时在现有的词向量和位置向量作为网络输入的基础上，进一步引入依存句法特征和相对核心谓词依赖特征，其中依存句法特征包括当前词的依存关系值和所依赖的父节点位置，从而使模型进一步获取更多的文本句法信息.在SemEval-2010任务8数据集上的实验结果证明，该方法相较之前的深度学习模型，性能有进一步提高.

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与大家分享北京邮电大学模式识别课件-模式识别导论第07章 句法结构模式识别.ppt 与大家分享！

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

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