树库介绍

转载于码农场


本文旨在介绍CoNLL格式的中文依存语料库(汉语依存树库)、CoNLL格式相关工具,以及提供两个公开的中文依存语料库下载。

最近做完了分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、自动摘要、拼音、简繁转换、文本推荐,感觉HanLP初具雏形。现在希望拿下依存句法分析,这样我就做出了史上第一个个人开发的功能最全面的自然语言处理基础工具库了。

树库的类型

谈到依存语料库,还是少不了介绍一下树库的类型。根据所描述结构的不同 ,  树库大体上可以分为两类 :  短语结构树库和依存结构树库 。 

短语结构树库

短语结构树库一般采用句子的结构成分描述句子的结构。在照抄定义之前,我更乐意给你看一张图作为例子:

上图左边是可嵌套的语言规则与实例,右侧是它们的树状结构,更多理论。短语结构树包含了规则与依存双重信息,硬要说的话,叶子节点的词性也可算作第三种信息。

短语结构树顾名思义,可以同来提取短语,比如NP-名词短语等等。

短语结构树库的目的是分析句子的产生过程,这是特别深刻的命题。

依存结构树库

依存结构树库是根据句子的依存结构而建立的树库。依存结构描述的是句子中词与词之间直接的句法关系,相应的树结构也称为依存树。比如哈尔滨工业大学汉语依存树库中的一个例子:

这棵树看起来有些凌乱了,事实上,它可以投射(projective)为正常的线性句子“与上年同期相比,海上油田的年产能力增加了五十万吨”。又比如:

更多理论请阅读宗成庆:《自然语言理解》讲义,第 9 章。

依存结构树库的目的并不是探讨“句子如何产生”这样宏伟的命题,而是研究“已产生的句子”内部的依存关系。

我认为依存结构树库最大的好处就是简单,从语料库的制作到解析,再到句法器的构建及性能都更容易把握。下文也仅介绍依存结构树库语料的下载以及编辑工具(好吧,事实上,我一介草民也只能弄到一点依存结构树库语料而已)。

依存语料库下载

第二届自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC 2013)的技术评测样例中提供了一部分中文树库语料下载——

下载地址:http://tcci.ccf.org.cn/conference/2013/dldoc/evsam05.zip 

主页:http://tcci.ccf.org.cn/conference/2013/pages/page04_sam.html

内部包含了清华和哈工大提供的训练集和开发集,该会议到了第三届就不提供树库语料了,只有一些新闻分类和情感极性的语料,真遗憾。

依存树库的CoNLL格式

这些树库语料都是CoNLL格式的,CoNLL格式的语料以.conll结尾。

CONLL标注格式包含10列,分别为:

   ———————————————————————————

   ID FORM LEMMA CPOSTAG POSTAG FEATS HEAD DEPREL PHEAD PDEPREL

———————————————————————————

   本次评测只用到前8列,其含义分别为:

   1 ID 当前词在句子中的序号,1开始.

   2 FORM 当前词语或标点  

   3 LEMMA 当前词语(或标点)的原型或词干,在中文中,此列与FORM相同

   4 CPOSTAG 当前词语的词性(粗粒度)

   5 POSTAG 当前词语的词性(细粒度)

   6 FEATS 句法特征,在本次评测中,此列未被使用,全部以下划线代替。

   7 HEAD 当前词语的中心词

   8 DEPREL 当前词语与中心词的依存关系

   在CONLL格式中,每个词语占一行,无值列用下划线'_'代替,列的分隔符为制表符'\t',行的分隔符为换行符'\n';句子与句子之间用空行分隔。

还是举个例子说明——

哈尔滨工业大学依存语料库

序号 词语 原型(中文词语=原型) 粗粒度词性 细粒度词性 句法特征 中心词 依存关系
1 城建 城建 NN NN _ 2 relevant _
2 成为 成为 VV VV _ 0 ROOT _
3 外商 外商 NN NN _ 4 agent _
4 投资 投资 VV VV _ 7 d-restrictive _
5 青海 青海 NR NR _ 4 patient _
6 JJ JJ _ 7 d-attribute _
7 热点 热点 NN NN _ 2 isa _

对应图形

树形图:

清华大学语义依存网络语料

序号 词语 原型(中文词语=原型) 粗粒度词性 细粒度词性 句法特征 中心词 依存关系
1 世界 世界 n n _ 5 限定
2 m m _ 4 限定
3 m m _ 2 连接依存
4 a a _ 5 限定
5 奇迹 奇迹 n n _ 6 存现体
6 出现 出现 v v _ 0 核心成分

树形图:

两个树库的比较

哈尔滨工业大学依存语料库使用比较非主流的词性和依存标记,阅读起来稍有困难。


  1. Statistic for file: 依存分析训练数据\HIT\train.conll
  2.  
  3. Sentence count: 8301
  4. Word count: 250311
  5. PosTag count: 35
  6. AD 21636
  7. AS 1919
  8. BA 450
  9. CC 2928
  10. CD 7219
  11. CS 566
  12. DEC 6768
  13. DEG 6471
  14. DER 195
  15. DEV 385
  16. DT 2615
  17. ETC 589
  18. FW 26
  19. IJ 10
  20. JJ 5882
  21. LB 150
  22. LC 4043
  23. M 6222
  24. MSP 759
  25. NN 63913
  26. NN-SHORT 1
  27. NR 12420
  28. NT 3242
  29. NT-SHORT 19
  30. OD 725
  31. P 8223
  32. PN 4029
  33. PU 33162
  34. SB 267
  35. SP 324
  36. VA 4486
  37. VC 3178
  38. VE 1885
  39. VV 37297
  40. X 6
  41. Dependency label count: 122
  42. accompaniment 249
  43. agent 9375
  44. angle 119
  45. aspect 2040
  46. aux-depend 29256
  47. basis 150
  48. beneficiary 82
  49. c-agent 118
  50. cause 230
  51. causer 232
  52. c-basis 2
  53. c-content 24
  54. comment 435
  55. concerning 14
  56. content 11519
  57. contrast 614
  58. cost 27
  59. c-patient 16
  60. d-attribute 5086
  61. d-category 1391
  62. d-content 1087
  63. d-deno 2842
  64. d-deno-p 979
  65. d-domain 1168
  66. degree 3917
  67. d-genetive 8249
  68. d-host 1261
  69. direction 286
  70. distance 4
  71. d-LocPhrase312
  72. d-material 58
  73. d-member 1469
  74. d-quantity 6692
  75. d-quantity-p 3457
  76. d-restrictive 14089
  77. d-sequence 195
  78. d-sequence-p 241
  79. d-TimePhrase600
  80. duration 1365
  81. emphasis 2381
  82. existent 627
  83. experiencer 5181
  84. frequency 608
  85. instrument 118
  86. isa 3727
  87. j-agent 335
  88. j-content 249
  89. j-existent 15
  90. j-experiencer 253
  91. j-instrument 3
  92. j-isa 1
  93. j-location 16
  94. j-means 3
  95. j-partner 1
  96. j-patient 528
  97. j-possession 26
  98. j-possessor 12
  99. j-relevant 24
  100. location 2783
  101. LocationFin779
  102. LocationIni216
  103. LocationThru79
  104. manner 5406
  105. material 50
  106. means 293
  107. modal 3009
  108. negation 2315
  109. OfPart217
  110. partner 634
  111. patient 7374
  112. possession 1993
  113. possessor 1772
  114. prep-depend 9045
  115. PU 33159
  116. qp-mod 17
  117. r-agent 1090
  118. r-basis 10
  119. r-causer 9
  120. r-content 628
  121. relevant 3638
  122. r-existent 100
  123. r-experiencer 460
  124. r-instrument 29
  125. r-location 81
  126. r-means 8
  127. ROOT 7917
  128. r-partner 1
  129. r-patient 660
  130. r-possession 80
  131. r-possessor 139
  132. r-relevant 161
  133. r-state 1
  134. r-whole 24
  135. s-abandonment 38
  136. s-besides 184
  137. s-cause 745
  138. s-concerning 8
  139. s-concession 735
  140. s-condition 426
  141. s-coordinate 12087
  142. scope 2093
  143. sequence 673
  144. sequence-p 111
  145. s-measure 152
  146. s-or201
  147. s-preference 35
  148. s-progression 218
  149. s-purpose 248
  150. s-recount 53
  151. s-result 1
  152. s-succession 6383
  153. s-summary 195
  154. state 1245
  155. StateFin192
  156. StateIni245
  157. succeeding 1827
  158. time 3043
  159. TimeAdv2618
  160. TimeFin136
  161. TimeIni319
  162. times 22
  163. whole 242
  164. Average sentence length: 30.1543
  165. Average dependency length: 4.8009

所幸HIT的主页上留了一个说明文档(该文档针对的是最新的树库,并非上述树库,只可作为参考)——

(1)词性标注说明:

    词性标注采用863的标注体系,以下是其符号的解释,

a 形容词

b 区别词

c 连词

d 副词

e 叹词

g 语素字

h 前接成分

i 习用语

j 简称

k 后接成分

m 数词

n 名词

nd 方位名词

nh 人名

ni 团体、机构、组织的专名

nl 处所名词

ns 地名

nt 时间名词

nz 其它专名

o 拟声词

p 介词

q 量词

r 代词

u 助词

v 动词

wp 标点

ws 字符串

x 非语素字

(2)依存关系标注说明:

本标注规范共有依存关系类型24种:

定中关系ATT(attribute)

数量关系QUN(quantity)

并列关系COO(coordinate)

同位关系APP(appositive)

前附加关系LAD(left adjunct)

后附加关系RAD(right adjunct)

动宾关系VOB(verb-object)

介宾关系POB(preposition-object)

主谓关系SBV(subject-verb)

比拟关系SIM(similarity)

核心HED(head)

连谓结构VV(verb-verb)

关联结构CNJ(conjunctive)

语态结构MT(mood-tense)

独立结构IS(independent structure)

状中结构ADV(adverbial)

动补结构CMP(complement)

“的”字结构DE

“地”字结构DI

“得”字结构DEI

“把”字结构BA

“被”字结构BEI

独立分句IC(independent clause)

依存分句DC(dependent clause)

清华大学语义依存网络语料采用全中文描述,且词性我都认识。

Statistic for file: 依存分析训练数据\THU\train.conll.fixed.txt

Sentence count: 20001

Word count: 165541

PosTag count: 22

a 5867

b 2923

c 4590

d 8995

f 2676

h 10

k 205

m 8556

M 1

n 43817

o 17

p 8274

q 2118

r 5837

R 2

s 666

t 3600

u 13973

v 33263

x 36

y 5

z 109

Dependency label count: 69

..是..的依存 441

“的”字依存 11091

伴随 56

比较量 37

比较内容 8

并列 97

部分 110

材料 22

参照体 262

程度 3616

除了 2

处所 2036

触及部件 6

存现体 589

代价 28

递进 7

动量 245

范围 757

方式 3205

方位词依存 2284

方向 150

根据 102

工具 66

关联词依存 1855

关系主体 2184

核心成分 15354

后延时段 50

接续 182

结果 287

结果事件 738

介词依存 7788

进程时段 351

经验者 2028

来源 102

类指 719

连接依存 8531

领有者 1

描述 3368

描写体 1188

目标 1337

目的 425

内容 3746

频率 288

评论 4477

起始时间 186

趋向动词依存 535

让步 7

施事 7430

时间 2401

时距 133

时态依存 3283

时态语态依存 199

事件过程 12

手段 78

受事 6153

数量 5627

条件 114

通过处所 38

同位语 942

限定 36014

相伴体 775

语气依存 91

原处所 198

原因 284

原状态 96

整体 180

终处所 388

终止时间 76

终状态 84

Average sentence length: 8.2766

Average dependency length: 2.0258

清华的树库量非常足,足足有2万句,哈工大的才8千。于是我愉快地决定使用清华的树库做了HanLP的训练语料。

编辑和可视化工具

你一定很好奇我上面的图是从哪里来的,南京大学开发了一个叫Dependency Viewer的工具,非常好用。

下一步准备实现一些常见的句法分析算法。


你可能感兴趣的:(树库介绍)