### 南邮自然语言处理实验一知识点解析
#### 一、实验背景与目的
本次实验为南京邮电大学自然语言处理课程的一部分,旨在通过实践操作加深学生对自然语言处理技术的理解与应用。实验主要聚焦于两个核心任务:词典分词和二元语法分词。
1. **词典分词**:基于词典查找的方法进行中文文本的切分。
2. **二元语法分词**:利用二元文法规则进行文本切分,是一种统计语言模型的应用。
#### 二、实验环境配置
- **硬件**:微型计算机
- **软件**:Windows操作系统、Python 3.7或3.8
- **工具**:HanLP,一款高性能的Java/Native中文处理工具包,支持词性标注、命名实体识别等功能。
#### 三、实验内容详解
##### 1. 使用HanLP进行分词
**步骤1:** 在命令行提示符中输入`hanlp segment`后回车,将显示分词结果。例如:
- 输入:“商品和服务”
- 输出:“商品/n, 和/cc, 服务/vn”
- 输入:“当下雨天地面积水分外严重”
- 输出:“当/p, 下雨天/n, 地面/n, 积水/n, 分外/d, 严重/a”
- 输入:“王总和小丽结婚了”
- 输出:“王总/nr, 和/cc, 小丽/nr, 结婚/vi, 了/ule”
- 输入:“欢迎新老师生前来就餐”
- 输出:“欢迎/v, 新/a, 老/a, 师生/n, 前来/vi, 就餐/vi”
- 输入:“结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊”
- 输出:“结婚/vi, 的/ude1, 和/cc, 尚未/d, 结婚/vi, 的/ude1, 确实/ad, 在/p, 干扰/vn, 分词/n, 啊/y”
**步骤2:** 若仅需分词结果而不含词性标注,可在命令后添加`--no-tag`参数。例如:
```
hanlp segment --no-tag
```
**步骤3:** 通过文件输入输出进行分词处理。例如,对`input1.txt`文件进行分词并将结果保存至`output1.txt`中:
```
hanlp segment < input1.txt > output1.txt -a crf
```
输出示例:
```
春分/t 最/d 具/vg 灵性/n 的/ude1 美/b ,/w 是/vshi 千/m 色/ng 万/m 彩/ng 在/p 此时/r 终于/d 迎来/v 了/ule 盛开/v 的/ude1 时节/n 。/w
曾经/d 在/p 冬日/n 寒冷/a 中/f 蛰伏/v 的/ude1 土地/n ,/w 走过/v 立春/t ,/w 走过/v 雨水/n ,/w 走过/v 惊蛰/t ,/w 已经/d 完全/ad 苏醒/vi 。/w
春风/n 千/m 里/f ,/w 吹开/nz 百花/n ,/w 大江南北/n 暖意/n 融融/z ,/w 既/c 自外而内/l 熏染/v 着/uzhe 人们/n 的/ude1 心灵/n ,/w 又/d 自/p 内向/a 外/f ,/w 由/p 心/n 而/cc 发/v ,/w 欢快/a 的/ude1 灵魂/n 在/p 满园春色/n 里/f 自由/a 地/ude2 徜徉/vi 。/w
```
##### 2. 句法分析
使用`hanlp parse`指令进行句法分析,以深入理解句子的结构和成分之间的关系。例如,对句子“徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标”进行句法分析:
```
hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。'
```
输出结果:
```
1 徐先生 徐先生 nhnr_4 主谓关系__
2 还 还 dd_4 状中结构__
3 具体 具体 aad_4 状中结构__
4 帮助 帮助 vv_0 核心关系__
5 他 他 rr_4 兼语__
6 确定 确定 vv_4 动宾关系__
7 了 了 uu_6 右附加关系__
8 把 把 pp_15 状中结构__
9 画 画 vv_8 介宾关系__
10 雄鹰 雄鹰 nn_9 动宾关系__
11 、 、 wp w_12 标点符号__
12 松鼠 松鼠 nn_10 并列关系__
13 和 和 cc_14 左附加关系__
14 麻雀 麻雀 nn_10 并列关系__
15 作为 作为 vv_6 动宾关系__
16 主攻 主攻 vvn_17 定中关系__
17 目标 目标 nn_15 动宾关系__
18 。 。 wp w_4 标点符号__
```
该输出详细展示了句子的结构,包括各个词汇之间的依存关系,有助于进一步理解句子含义及其构成。
##### 3. 编写Python代码实现
根据教材第27页的例子,可以编写Python代码来实现上述功能。例如,使用HanLP库进行分词和句法分析:
```python
from com.hankcs.hanlp import *
# 加载HanLP模型
HanLP.Config.ShowTermNature = False
segment = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.common.OFFSET')
parser = JClass('com.hankcs.hanlp.dependency.nnparser.NeuralNetworkDependencyParser')
# 分词
sentence = "徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"
term_list = segment.seg(sentence)
print("分词结果:", term_list)
# 句法分析
dependency = parser.compute(term_list)
print("句法分析结果:", dependency)
```
通过上述实验操作,学生不仅可以熟悉汉语言处理的基本概念和技术,还能实际操作相关工具,提升编程能力,为后续更深层次的学习打下坚实的基础。
2025-03-29 00:26:13
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自然语言处理
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