依存句法分析的效果虽然没有像分词.NER的效果来的好,但也有其使用价值,在日常的工作中,我们免不了要和其打交道.笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果,一个重要的方面便是其可视化和它的图分析.   我们使用的NLP工具为jieba和LTP,其中jieba用于分词,LTP用于词性标注和句法分析,需要事件下载pos.model和parser.model文件.   本文使用的示例句子为: 2018年7月26日,华为创始人任正非向5G极化码(Polar码)之父埃尔达尔教授举行颁奖仪式,表彰其对

来源网页:http://nlp.nju.edu.cn/tanggc/tools/DependencyViewer.html 视频演示网页:http://nlp.nju.edu.cn/tanggc/tools/DependencyViewer_demo.html 可视化效果效果如下: . 1.数据格式如下: 1 赵宁 赵宁 NR NR _ 4 d-genetive _ _ 2 的 的 DEG DEG _ 1 aux-depend _ _ 3 哀乐 哀乐 NN NN _ 4 d-attribute

作者注:本教程旨在对哈工大LTP在github上的LTP4J(LTP的java版本)教程的补充,请结合以下参考网站一起食用. 参考网站: [1]哈工大语言技术平台云官网--LTP使用文档 http://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html [2]<编译哈工大语言技术平台云LTP(C++)源码及LTP4J(Java)源码> http://codepub.cn/2015/05/07/Compile-the-Language-Technology-

哈工大LTP基本使用-分词.词性标注.依存句法分析.命名实体识别.角色标注 上一节我们讲了LTP的基本使用,接下来我们使用其进行事件抽取. 参考代码:https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction sentence_parser.py import os from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller

实体关系推理与知识图谱补全 Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 本文的任务为槽填充(Slot Filling),即从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers).对于此任务,本文叙述目

开放域实体抽取泛用工具 https://github.com/magicdict/FDDC 更新时间 2018年7月16日 By 带着兔子去旅行 开发这个工具的起源是天池大数据竞赛,FDDC2018金融算法挑战赛02-A股上市公司公告信息抽取.这个比赛是针对金融公告开展的信息抽取比赛.在参赛过程中,萌生出一个念头,是否能够开发出一个泛用的信息抽取工具呢? 信息抽取是NLP里的一个实用内容.该工具的目标是打造一个泛用的自动信息抽取工具.使得没有任何基础的用户,可以通过简单的步骤提取文档(PDF,H

FDDC2018金融算法挑战赛02-A股上市公司公告信息抽取 更新时间 2018年7月11日 By 带着兔子去旅行 信息抽取是NLP里的一个实用内容.该工具的目标是打造一个泛用的自动信息抽取工具.使得没有任何基础的用户,可以通过简单的步骤提取文档(PDF,HTML,TXT)中的信息.该工具使用C#(.Net Core)开发,所以可以跨平台运行.(Python在做大的工程的时候有诸多不便,所以没有使用python语言) 基本环境 .NetCore2.1 LTP组件:哈工大LTP3.3.2版 PDF

郑捷2017年电子工业出版社出版的图书<NLP汉语自然语言处理原理与实践> 第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.1.3 规则派还是统计派 3 1.1.4 从机器学习到认知计算 5 1.2 现代自然语言系统简介 6 1.2.1 NLP流程与开源框架 6 1.2.2 哈工大NLP平台及其演示环境 9 1.2.3 StanfordNLP团队及其演示环境 11 1.2.4 NLTK开发环境 13 1.3 整合中文分词模块 

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.

主意:本说明文档针对stanford-parser-full-2014-06-16.不同版本的parser,其功能和表示形式可能会略有不同.但总体不会有太大差异 Stanford parser是一款较为强大的句法解析工具,他的最初版本是java编写的,所以JDK是必须的,这玩意怎么弄就不用我说了吧.Stanford parser支持多国语言,并且还在不断扩张中.幸运的是,由于天朝的强大,中文也早早地加入其中,下面是树状图效果展示: 数据图是较为直观的效果展示,当然,他还有其他展示方式: Onel

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ

什么是深度学习?   一种机器学习算法,based on [多层][非线性变换]的[神经网络]结构 优点:可以使用 低维 稠密 连续 的向量表示不同粒度的语言单元, 还可以使用循环.卷积.递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合,获得更大的语言单元, 甚至可以将图像.语言等不同的东西表示在同一个语义向量空间中 ===================================== 1. Robust, 鲁棒性,健壮性,指系统稳定,抗风险,比如面对训练数据有部分异常值,依然可以表现稳定.

术语: 数据lemma:词根,词元(词的基本形式,如名词单数或动词的不定式形式) content words:实词part-of-speech:词性object-relative clauses and prepositional-phrase attachments :宾语关系从句和介词短语从句 i.e. :即verb ellipsis:动词省略predicate :谓语subordination :<语>主从关系dependency links:从属关系clause:从句.分句metric

[NLP]干货!Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理  原贴:   https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 阅读目录 目录 1 NLTK和StandfordNLP简介 2 安装配置过程中注意事项 3 StandfordNLP必要工具包下载 4 StandfordNLP相关核心操作 5 参考文献和知识扩展 干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:

Kalchbrenner’s Paper Kal的这篇文章引用次数较高,他提出了一种名为DCNN(Dynamic Convolutional Neural Network)的网络模型,在上一篇(Kim’s Paper)中的实验结果部分也验证了这种模型的有效性.这个模型的精妙之处在于Pooling的方式,使用了一种称为动态Pooling的方法. 下图是这个模型对句子语义建模的过程,可以看到底层通过组合邻近的词语信息,逐步向上传递,上层则又组合新的Phrase信息,从而使得句子中即使相离较远的词语也

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出.句法,句子规则,句子成分组织规则.依存句法,成分间依赖关系.依赖,没有A,B存在错误.语义,句子含义. 依存句法强调介词.助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系.依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同.依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现聊天回答. 依存句法分析,确定句式句法结构(短语结构)或句子词汇依存关系.依存句法分析树,子节点依

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf . NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016

NLP+句法结构(三)︱中文句法结构(CIPS2016.依存句法.文法)转自:https://www.cnblogs.com/maohai/p/6453389.html 摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 一.依存句法分析 依存语法存在一个共同的基本假设:句法结构本质上包含词和词之间的

今天开始读一篇论文:leveraging linguistic structure for open domain information extraction 于是……重新复习了很多句法分析的内容,转载一个关键词的解释(?https://blog.csdn.net/lihaitao000/article/details/51812618   *****计算机语言学家罗宾森总结了依存语法的四条定理******* 1.一个句子中存在一个成分称之为根(root),这个成分不依赖于其它成分. 2.其它

这是一个基于CRF的中文依存句法分析器,内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,解码采用特化的维特比后向算法.相较于<最大熵依存句法分析器的实现>,分析速度翻了一倍,达到了1262.8655 sent/s 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源项目中,最新hanlp1.7版本已经发布 CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题.在生产中经常使用的训练工具是CRF++,关于CRF++的