依存专题
NLP-文本处理：依存句法分析（主谓、动宾、动补...）【基于“分词后得到的词语列表A”+“A进行词性标注后得到的词性列表B”来进行依存句法分析】【使用成熟的第三方工具包】
句法分析（syntactic parsing）是自然语言处理中的关键技术之一，它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析，一方面是语言理解的自身需求，句法分析是语言理解的重要一环，另一方面也为其它自然语言处理任务提供支持。例如句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言（或者同时两种语言）进行句法分析。 第三方工具包： 哈工大LTP首页 哈工大LTP4 文档
NLP-信息抽取：关系抽取【即：三元组抽取，主要用于抽取实体间的关系】【基于命名实体识别、分词、词性标注、依存句法分析、语义角色标注】【自定义模板/规则、监督学习（分类器）、半监督学习、无监督学习】
信息抽取主要包括三个子任务： 实体抽取与链指：也就是命名实体识别关系抽取：通常我们说的三元组(triple)抽取，主要用于抽取实体间的关系事件抽取：相当于一种多元关系的抽取 一、关系抽取概述 关系抽取通常在实体抽取与实体链指之后。在识别出句子中的关键实体后，还需要抽取两个实体或多个实体之间的语义关系。语义关系通常用于连接两个实体，并与实体一起表达文本的主要含义。常见的关系抽取结果
NLP-文本处理：词性标注【使用成熟的第三方工具包：中文（哈工大LTP）、英文（）】【对分词后得到的“词语列表”进行词性标注，词性标注的结果用于依存句法分析、语义角色标注】
词性: 语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果, 常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等. 顾名思义, 词性标注(Part-Of-Speech tagging, 简称POS)就是标注出一段文本中每个词汇的词性. 举个栗子: 我爱自然语言处理==>我/rr, 爱/v, 自然语言/n, 处理/vnrr: 人称代词v: 动词n: 名词vn
IIS 依存服务或组无法启动
今天很郁闷，由于自己的失误，数据丢失啦，这可是我两个星期的工作啊！ 本想既然已经丢失啦，没有办法，就用公司给配的笔记本在家里面完成工作吧，毕竟是自己的失误导致的错误！需要自己去挽回。可是我的.net程序却怎么也运行不起来，打开IIS一看，结果IIS里面什么也没有，晕，这个机器是别人装好啦，我用啊，我也不知道他装没有装全IIS，我就试着连接一下本地计算机，结果报出错误：“ 依存服
.依存句法分析--提取用户评论
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1590322 《自然语言处理入门》12.依存句法分析--提取用户评论 2020-02-252020-02-25 15:18:28 阅读 1940 笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 12. 依
HanLP的依存分析
# 前言 HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分、细分2个标准，强制、合并、校正3种词典模式）、词性标注（PKU、863、CTB、UD四套词性规范）、命名实体识别（PKU、MSRA、OntoNotes三套规范）、依存句法分析（SD、UD规范）、成分句法分析、语义依存分析（SemEval16、DM、PAS、PSD四套规范）、语义角色标注、词
百度DDParser的依存分析
# 安装 ✳安装前没注意，安装了paddlepaddle最新版2.0.1，结果引发了一些错误，好在不是严重的问题，修改后依旧可以使用 1. 安装百度深度学习框架paddlepaddle飞桨（版本2.0.1 python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 2. 安装DD
哈工大LTP的依存分析
# 可视化 网址：http://ltp.ai/demo.html LTP提供的模型有tiny、small和base。根据安装的LTP版本，模型的版本也需要匹配，否则可能会出现不兼容的情况 注：web demo运行的是base模型；在线的SDP解码是Graph和Tree混合解码，具体可以看一下4.0.X的源码 # 本地安装（Python版） 1. pip in
NLP+句法结构（三）︱中文句法结构（CIPS2016、依存句法、文法）
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
ファイルまたはアセンブリ 'XTR11'、またはその依存関係の 1 つが読み込めませんでした。指定されたファイルが見つかりません。
问题截图： 解决方案： 将引入的XTR11移除，重新导入
从n-gram中文文本纠错，到依存树中文语法纠错以及同义词查找
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 前记 本文简单地讲解如何使用n-gram模型结合汉字拼音来作中文错别字纠错，然后介绍最短编辑距离在中文搜索纠错方面的应用；最后从依赖树入手讲解如何作文本长距离纠错（语法纠错），并从该方法中得到一种启示，利用依赖树的特点结合ESA算法来做同义词的查找。 n-gram模型 在中文错别字查错情景中，我们判断一个句子
StandfordCoreNLP 依存分析Dependency Parse
在对英文进行句子依存分析时，发现全网在结果解读与分析上内容较少，特此补充资料链接供大家参考。 关于句子依存分析的解释较好的文章： https://geek.digiasset.org/pages/nlp/nlpinfo/nlp-dependency-parsing/ StandfordCoreNLP使用命令与结果： from stanfordcorenlp import StanfordC
第十五章：依存句法分析_Dan Jurafsky《自然语言处理综述》(第三版)读书笔记
目录 15.0 前言15.1 依存关系15.2 依存形式主义15.2.1 投射性 15.3 依存树库15.4 基于转移的依存分析15.4.1 创建一个 Oracle15.4.2 基于转移的分析的高级方法 15.5 基于图的依存分析15.5.1 句法分析15.5.2 特征与训练15.5.3 图分析的高级问题 15.6 评价 Evaluation15.7 总结文献和历史说明 15.0
NLP之依存句法分析
句法分析：其主要任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。 句法分析主要包括两方面： 一是确定语言的语法体系，即对语言中合法的句子的语法结构与形式化的定义；第二是句法结构分析技术，即根据给定的语法体系，自动推导出句子的句法结构，分析句子所包含的句法单位和这些句法单位之间的关系。 NLP领域最为广泛的两种语法分析理论，分别为转换生成语法和依存语法。 依存句法满足以下五点：