自然语言处理（三）——句法分析与依存句法分析

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一、StanfordCoreNLP对英文进行处理

在使用StanfordCoreNLP对文本句子进行分析时，需要先对句子进行分词

nlp.word_tokenize(sentence)

然后对分词后的句子进行句子成分分析

nlp.pos_tag(sentence)

然后继续进行命名实体识别

nlp.ner(sentence)

再之后就是句法分析与依存句法分析

nlp.parse(sentence)
nlp.dependency_parse(sentence)

二、StanfordCoreNLP对中文进行处理

在使用StanfordCoreNLP对中文文本句子进行分析时，步骤与英文句子分析是一样的，唯一不同的是这一句

nlp=StanfordCoreNLP(r'E:\自然语言处理\stanford-corenlp-full-2018-10-05',lang='zh')

“lang=‘zh’”一句表示了处理的是中文。

而在内部实现中，parser函数

public void testLexicalizedParser() throws IOException {
LexicalizedParser lp = LexicalizedParser.loadModel(this.getClass().getClassLoader().getResource("xinhuaFactoredSegmenting.ser.gz").getPath());
List<String> lines = Arrays.asList("******");
lines.stream().forEach(sentence -> {

Tree tree = lp.parse(sentence);
ChineseGrammaticalStructure gs = new ChineseGrammaticalStructure(tree);
Collection<TypedDependency> tdl = gs.typedDependenciesCollapsed();

System.out.println("sentence:"+sentence);
tdl.stream().forEach(typedDependency -> {

System.out.println("Governor Word: [" + typedDependency.gov() + "] 
Relation: [" + typedDependency.reln().getLongName() + "] 
Dependent Word: [" + typedDependency.dep() + "]");
});
});
}

这里加载了xinhuaFactoredSegmenting.ser.gz

关系说明

• root 句子的开头，一个虚拟的node
• nsubj(nominal subject) 名词主语
• dobj(direct object) 直接宾语
• ccomp(clausal complement) 从句补充

而依存关系树大致为

词性说明

VV 动词
NR 人名
NN 常用名词
ROOT：要处理文本的语句
IP：简单从句
NP：名词短语
VP：动词短语
PU：断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号
LCP：方位词短语
PP：介词短语
CP：由‘的’构成的表示修饰性关系的短语
DNP：由‘的’构成的表示所属关系的短语
ADVP：副词短语
ADJP：形容词短语
DP：限定词短语
QP：量词短语
NN：常用名词
NR：固有名词
NT：时间名词
PN：代词
VV：动词
VC：是
CC：表示连词
VE：有
VA：表语形容词
AS：内容标记（如：了）
VRD：动补复合词
CD: 表示基数词
DT: determiner 表示限定词
EX: existential there 存在句
FW: foreign word 外来词
IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词
JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词
JJR: adjective, comparative 形容词比较级
JJS: adjective, superlative 形容词最高级
LS: list item marker 列表标识
MD: modal auxiliary 情态助动词
PDT: pre-determiner 前位限定词
POS: genitive marker 所有格标记
PRP: pronoun, personal 人称代词
RB: adverb 副词
RBR: adverb, comparative 副词比较级
RBS: adverb, superlative 副词最高级
RP: particle 小品词
SYM: symbol 符号
TO:”to” as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记
WDT: WH-determiner WH限定词
WP: WH-pronoun WH代词
WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词
WRB:Wh-adverb WH副词
关系表示
abbrev: abbreviation modifier，缩写
acomp: adjectival complement，形容词的补充；
advcl : adverbial clause modifier，状语从句修饰词
advmod: adverbial modifier状语
agent: agent，代理，一般有by的时候会出现这个
amod: adjectival modifier形容词
appos: appositional modifier,同位词
attr: attributive，属性
aux: auxiliary，非主要动词和助词，如BE,HAVE SHOULD/COULD等到
auxpass: passive auxiliary 被动词
cc: coordination，并列关系，一般取第一个词
ccomp: clausal complement从句补充
complm: complementizer，引导从句的词好重聚中的主要动词
conj : conjunct，连接两个并列的词。
cop: copula。系动词（如be,seem,appear等），（命题主词与谓词间的）连系
csubj : clausal subject，从主关系
csubjpass: clausal passive subject 主从被动关系
dep: dependent依赖关系
det: determiner决定词，如冠词等
dobj : direct object直接宾语
expl: expletive，主要是抓取there
infmod: infinitival modifier，动词不定式
iobj : indirect object，非直接宾语，也就是所以的间接宾语；
mark: marker，主要出现在有“that” or “whether”“because”, “when”,
mwe: multi-word expression，多个词的表示
neg: negation modifier否定词
nn: noun compound modifier名词组合形式
npadvmod: noun phrase as adverbial modifier名词作状语
nsubj : nominal subject，名词主语
nsubjpass: passive nominal subject，被动的名词主语
num: numeric modifier，数值修饰
number: element of compound number，组合数字
parataxis: parataxis: parataxis，并列关系
partmod: participial modifier动词形式的修饰
pcomp: prepositional complement，介词补充
pobj : object of a preposition，介词的宾语
poss: possession modifier，所有形式，所有格，所属
possessive: possessive modifier，这个表示所有者和那个’S的关系
preconj : preconjunct，常常是出现在 “either”, “both”, “neither”的情况下
predet: predeterminer，前缀决定，常常是表示所有
prep: prepositional modifier
prepc: prepositional clausal modifier
prt: phrasal verb particle，动词短语
punct: punctuation，这个很少见，但是保留下来了，结果当中不会出现这个
purpcl : purpose clause modifier，目的从句
quantmod: quantifier phrase modifier，数量短语
rcmod: relative clause modifier相关关系
ref : referent，指示物，指代
rel : relative
root: root，最重要的词，从它开始，根节点
tmod: temporal modifier
xcomp: open clausal complement
xsubj : controlling subject 掌控者
中心语为谓词
subj — 主语
nsubj — 名词性主语（nominal subject） （同步，建设）
top — 主题（topic） （是，建筑）
npsubj — 被动型主语（nominal passive subject），专指由“被”引导的被动句中的主语，一般是谓词语义上的受事 （称作，镍）
csubj — 从句主语（clausal subject），中文不存在
xsubj — x主语，一般是一个主语下面含多个从句 （完善，有些）
中心语为谓词或介词
obj — 宾语
dobj — 直接宾语 （颁布，文件）
iobj — 间接宾语（indirect object），基本不存在
range — 间接宾语为数量词，又称为与格 （成交，元）
pobj — 介词宾语 （根据，要求）
lobj — 时间介词 （来，近年）
中心语为谓词
comp — 补语
ccomp — 从句补语，一般由两个动词构成，中心语引导后一个动词所在的从句(IP) （出现，纳入）
xcomp — x从句补语（xclausal complement），不存在
acomp — 形容词补语（adjectival complement）
tcomp — 时间补语（temporal complement） （遇到，以前）
lccomp — 位置补语（localizer complement） （占，以上）
— 结果补语（resultative complement）
中心语为名词
mod — 修饰语（modifier）
pass — 被动修饰（passive）
tmod — 时间修饰（temporal modifier）
rcmod — 关系从句修饰（relative clause modifier） （问题，遇到）
numod — 数量修饰（numeric modifier） （规定，若干）
ornmod — 序数修饰（numeric modifier）
clf — 类别修饰（classifier modifier） （文件，件）
nmod — 复合名词修饰（noun compound modifier） （浦东，上海）
amod — 形容词修饰（adjetive modifier） （情况，新）
advmod — 副词修饰（adverbial modifier） （做到，基本）
vmod — 动词修饰（verb modifier，participle modifier）
prnmod — 插入词修饰（parenthetical modifier）
neg — 不定修饰（negative modifier） (遇到，不)
det — 限定词修饰（determiner modifier） （活动，这些）
possm — 所属标记（possessive marker），NP
poss — 所属修饰（possessive modifier），NP
dvpm — DVP标记（dvp marker），DVP （简单，的）
dvpmod — DVP修饰（dvp modifier），DVP （采取，简单）
assm — 关联标记（associative marker），DNP （开发，的）
assmod — 关联修饰（associative modifier），NP|QP （教训，特区）
prep — 介词修饰（prepositional modifier） NP|VP|IP（采取，对）
clmod — 从句修饰（clause modifier） （因为，开始）
plmod — 介词性地点修饰（prepositional localizer modifier） （在，上）
asp — 时态标词（aspect marker） （做到，了）
partmod– 分词修饰（participial modifier） 不存在
etc — 等关系（etc） （办法，等）
中心语为实词
conj — 联合(conjunct)
cop — 系动(copula) 双指助动词？？？？
cc — 连接(coordination)，指中心词与连词 （开发，与）
其它
attr — 属性关系 （是，工程）
cordmod– 并列联合动词（coordinated verb compound） （颁布，实行）
mmod — 情态动词（modal verb） （得到，能）
ba — 把字关系
tclaus — 时间从句 （以后，积累）
— semantic dependent
cpm — 补语化成分（complementizer），一般指“的”引导的CP （振兴，的）

三、LTP对中文进行处理

哈工大语言技术平台 Language Technology Platform（LTP） 是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统。

LTP制定了基于XML的语言处理结果表示，并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块(包括词法、句法、语义等6项中文处理核心技术)，以及基于动态链接库(Dynamic Link Library, DLL)的应用程序接口，可视化工具，并且能够以网络服务(Web Service)的形式进行使用。

LTP的使用比较麻烦，需要下载LTP文件和模型，然后配置路径，不然无法在python中调用LTP库方法。

在完成前置操作之后，就可以正式开始语言处理了。而依存句法分析大致如下：

arc.head 表示依存弧的父节点词的索引。

ROOT节点的索引是0，第一个词开始的索引依次为1、2、3…arc.relation 表示依存弧的关系。

常用的标注指代与StanfordCoreNLP一样，无需多说。

其具体方法是：

得到结果

四、结论

在对中文进行依存句法分析时，standfordCorNLP使用起来比LTP简单许多，因为在不自己写函数的情况下，可以直接调用模型函数，而LTP里需要自己来写大部分内容，仅代码量来说就比StanfordCoreNlp多很多。

不过如果自己写函数的话，其实两种方法的工作量是差不多的。

再看处理效果，在我的实验结果中，对中文的处理效果是差不多的，可能StandfordNLP要更好一点，但程度不高。而LTP无法处理英文。

附录 · 本文所使用工具

句法分析

• StanfordCoreNLP，使用 Constituency
  Parsing

依存句法分析

• StanfordCoreNLP，使用 Dependency Parsing
• 哈尔滨工业大学中文依存句法分析工具（LTP）（该工具只能进行依存句法分析）
• LTP
• LTP安装方法
• LTP安装方法

代码与中英文文本下载

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