依赖解析、句法依存树

2024-09-06

NLP教程(4) - 句法分析与依存解析

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/237 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在这里查看

Maven依赖解析

本文将记录Maven工程中依赖解析机制,内容包括: Maven依赖基本结构从仓库解析依赖的机制依赖传递性解析实例 1. Maven依赖基本结构上篇文章记录了Maven依赖的聚合与继承,POM中依赖的声明通过dependency进行定义,并且通过groupId.artifactId及version三项定位Maven库中的唯一依赖.除了这三项外,还有其他属性进行限制,如下: <dependencies> <dependency> <groupId>...</gr

数据结构图文解析之：树的简介及二叉排序树C++模板实现.

0. 数据结构图文解析系列数据结构系列文章数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 1. 树的简介 1.1 树的特征树是一种数据结构,它是n(n>=0)个节点的有限

spark 划分stage Wide vs Narrow Dependencies 窄依赖宽依赖解析作业 job stage 阶段 RDD有向无环图拆分任务 Task 网络传输和计算开销任务集 taskset

每个job被划分为多个stage.划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个stage,从而避免多个stage之间的消息传递开销. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html [Spark actions are executed through a set of stages, separated by distributed “shuffle” operations.

Spark- 使用第三方依赖解析IP地址

使用 github上已有的开源项目1)git clone https://github.com/wzhe06/ipdatabase.git 2)编译下载的项目: mvn clean package- DskipTests 3)安装jar包到自己的 maven仓库 mvn install: install-file -Dfile=${编译的jar包路径}/target/ipdatabase-1.0-SNAPSHOT jar -DgroupId=com.ggstar -DartifactId=i

HTML文档解析和DOM树的构建

浏览器解析HTML文档生成DOM树的过程,以下是一段HTML代码,以此为例来分析解析HTML文档的原理 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <script src="script.js"></script> <link rel="stylesheet" type

glibc-commons 依赖解析版本错误，xxx is duplicate yyy

glibc-commons 安装了两个版本,导致依赖glibc-commons的很多软件包被安装了两个版本: 解决办法就是先清除这些重复的已安装的软件,然后执行 yum update 将 glibc-commons 更新一下 1.清除重复的已安装的包 sudo package-cleanup --cleandupes 2.更新软件包 sudo yum update 3.安装 gcc sudo yum install gcc 4.清理未完成的yum事务 sudo yum-complete-tr

数据库常见索引解析（B树，B-树，B+树，B*树，位图索引，Hash索引）

B树即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼

RobHess的SIFT代码解析之kd树

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> RobHess的SIFT源码中的几个文件说明? RobHess的SIFT源码分析: (1) minpq.h和minpq.c文件这两个文件中实现了最小优先级队列(Minimizing Priority Queue

Java开发学习(二十九)----Maven依赖传递、可选依赖、排除依赖解析

现在的项目一般是拆分成一个个独立的模块,当在其他项目中想要使用独立出来的这些模块,只需要在其pom.xml使用<dependency>标签来进行jar包的引入即可. <dependency>其实就是依赖,关于依赖管理里面都涉及哪些内容,我们就一个个来分析下: 依赖传递可选依赖排除依赖我们先来说说什么是依赖: 依赖指当前项目运行所需的jar,一个项目可以设置多个依赖. 格式为:  <dependencies>

Java开发学习(三十五)----SpringBoot快速入门及起步依赖解析

一.SpringBoot简介 SpringBoot 是由 Pivotal 团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化 Spring 应用的初始搭建以及开发过程. 使用了 Spring 框架后已经简化了我们的开发.而 SpringBoot 又是对 Spring 开发进行简化的,可想而知 SpringBoot 使用的简单及广泛性.既然 SpringBoot 是用来简化 Spring 开发的,那我们就先回顾一下,以 SpringMVC 开发为例: 创建工程,并在 pom.xml 配置文件中配置所依赖的坐

卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用

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

《Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural network for modelling sentences》

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

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》

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

【神经网络】Dependency Parsing的两种解决方案

一.Transition-based的依存解析方法解析过程:首先设计一系列action, 其就是有方向带类型的边,接着从左向右依次解析句子中的每一个词,解析词的同时通过选择某一个action开始增量构建依存树, 直到句子中的词解析完．优点:解析过程是线性的, operations步骤随句子长度线性增长挑战:在解析的每一步都只是利用局部信息,会导致错误传播,性能比graph-based效果略差它的主要思路是先把一个句子变成句法树,再变成dependency parser,这个方法有点舍近求

Notes for Neural Network Methods for Natural Language Processing

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.

Maven 依赖树的解析规则

对于 Java 开发工程师来说,Maven 是依赖管理和代码构建的标准.遵循「约定大于配置」理念.Maven 是 Java 开发工程师日常使用的工具,本篇文章简要介绍一下 Maven 的依赖树解析. 依赖树结构在 pom.xml 的 dependencies 中声明依赖包后,Maven 将直接引入依赖,并通过解析直接依赖的 pom.xml 将传递性依赖导入到当前项目,最终形成一个树状的依赖结构. 原则:深度优先遍历依赖,并缓存节点剪枝.比如下图: A→B→D→E/F A→C→D 在第二步A→C

学习笔记CB006:依存句法、LTP、n元语法模型、N-最短路径分词法、由字构词分词法、图论、概率论

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

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

转：NLP+句法结构（三）︱中文句法结构（CIPS2016、依存句法、文法）

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

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