依存句法分析：原理、应用

本文内容为网友博客总结和项目应用心得体会

 语言学中的一些概念

词法：词汇构成、变化和使用规则。

句法：句子的各个组成部分的排列以及相互关系，研究句子类型和句子成分。

语法：词法和句法合称为语法。

词性（词类）：词的类型。具有相同句法功能、能在同样的组合位置中出现的词，聚合成一个词类（词性）。

词义：词的内容，反映人们对客观事物特点的认识，包括词的“词汇意义”、词的 “语法意义”、词的“色彩意义” (包括感情色彩和语体色彩)。

语义：语言（词汇、句子等）与其所指对象（概念、事物、人）之间的关系，理解整个句子或其中某些成分的含义。

依存句法分析

概念

依存句法通过词汇之间的依存关系表达整个句子结构，这些依存关系表达了句子各成分之间的语义依赖关系。所有词汇之间的依存关系构成一颗句法树，树的根节点为句子核心谓词，用来表达整个句子的核心内容。

通过依存句法树中的依赖关系，可以获得具有特定语法关系的两个词汇。具有依存关系的两个词汇不一定相邻，两词之间往往存在其他词汇。

 图中每个箭头代表一个依赖关系，箭头的起点为被依赖项（被依赖的对象），又称支配项，箭头指向的是依赖项，又称受支配项（被支配的对象）。

公理

1. 一个句子中只有一个成分是独立的
2. 其它成分直接依存于某一成分
3. 任何一个成分都不能依存与两个或两个以上的成分
4. 如果A成分直接依存于B成分，而C成分在句中位于A和B之间，那么C或者直接依存于B，或者直接依存于A和B之间的某一成分
5. 中心成分左右两面的其它成分相互不发生关系

也就是说依存句法中，每个句子只有一个核心谓词，句中每一个词都有一个与之相关的词。

算法

具体介绍参考 https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/55682996

自然语言处理任务是解决 “词性、句法、词义、语义”等分析问题。许多语义分析是建立在句法分析基础之上的，在遇到复杂的长句子时，存在歧义问题（句法歧义），导致句法分析结果的不准确。

工具

采用哈工大ltp http://www.ltp-cloud.com/intro#dp_how 进行句法分析，采用基于图的依存分析方法。依存句法分析标注关系 (共15种) 及含义如下：

应用

情感分析

1. 情感词典构建：获得不同情感类别的特征词汇。情感词分为两类，一类为表强度的词汇（Ⅰ类），包括否定词和程度副词，另一类为表情感的词汇（Ⅱ类），包括正面和负面倾向的词汇。

2. 主观句提取：提取包含情感词的句子，作为文章的主观句。

3. 语义依赖分析：以依存句法分析为基础，判断情感词在句子中的语法成分。

4. 句子极性计算：根据情感词汇及其语法成分、情感词与否定词之间的句法关系，构建规则，计算句子极性。

5. 情感聚合：考虑篇章结构，对主观句的情感值进行加权求和，判断篇章情感倾向。主观句距离篇章首尾越近，权值越大。

常用的情感词典有知网情感词典和 大连理工大学情感词汇本体库http://ir.dlut.edu.cn/EmotionOntologyDownload 。

其中句子极性计算依赖的规则构建基于论文 Sentiment Analysis of Chinese Documents: From Sentence to Document Level ，包括以下几类：

在以上论文规则基础之上，进行如下改进：

假设“子节点对根节点的影响随着距离的增大而减弱”，引入距离衰减因子λ。

λ = 1 / abs ( index(root) - index(child) )

index表示词在句子中的索引值。

• 对于ATT关系，如果子节点为Ⅱ类情感词汇，则计算根节点情感时乘λ。
• 对于ADV关系，如果子节点为Ⅰ类情感词汇，则计算根节点情感时乘λ。

 事件抽取

判断句子描述的事件，通过核心谓词和语法结构，进行判断。

常用的语法关系包括：

• 核心谓词的并列关系（COO）词
• 核心谓词的动宾关系（VOB）词
• 在处理长句子时，还需用到核心谓词的多级并列关系词（并列的并列……）。

一个用于事件抽取的开源代码：使用句法依存分析抽取事实三元组 https://github.com/twjiang/fact_triple_extraction

参考

1. 句法 https://baike.baidu.com/item/%E5%8F%A5%E6%B3%95
2. 语言学 https://baike.baidu.com/item/%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%AD%A6/3632?fr=aladdin
3. NLP+句法结构（三）︱中文句法结构（CIPS2016、依存句法、文法） https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/55682996
4. 哈工大ltp https://www.ltp-cloud.com
5. 大连理工大学情感词汇本体库http://ir.dlut.edu.cn/EmotionOntologyDownload
6. Zhang C , Zeng D , Li J , et al. Sentiment analysis of Chinese documents: From sentence to document level[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2009, 60(12):2474-2487. DOI： 10.1002/asi.21206 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/asi.21206
7. 使用句法依存分析抽取事实三元组 https://github.com/twjiang/fact_triple_extraction
8. CHRISTOPHERD, MANNING, HINRICHSCHUTZE. 统计自然语言处理基础[M]. 电子工业出版社, 2005.