HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文（A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks），这里还有一个发在了Github的实现程序，其实现语言为Python。除此之外，你还可以参考ljj123zz 的CSDN 一篇博客：blog.csdn.net/ljj123zz/article/details/78834838
本文介绍了自然语言处理中成分句法分析，包括定义、基本任务、常见方法以及短语结构和依存结构的关系，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
AAAI 是人工智能领域的顶级国际会议之一。今年的 AAAI 2020 是第 34届，于2月7日至12日在美国纽约举行。
课程介绍了各种各样的深度学习网络与应用，是时候从更高层次思考自然语言处理存在的问题与展望未来了。虽然BiLSTM与attention几乎统治了NLP，但在篇章级别的理解与推断上还不尽人意。 新时代人们正在“解决”语言 深度学习填平了领域鸿沟，许多计算机视觉的泰斗级学者也开始研究起自然语言处理的各种任务。 这里提到的自然语言理解、机器翻译都是较高层次、更难的任务，现有系统做得并不那么好。 旧时代的热血 AI的师祖Norvig (1986)的Ph.D.论文The unified theory of infe
语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务，其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时，语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。 通过掌握语法分析的原理、实现和应用，我们将在NLP工程师之路上跨越一道分水岭。 本章将会介绍短语结构树和依存句法树两种语法形式，并且着重介绍依存句法分析的原理和实现。
生成式句法分析指的是，生成一系列依存句法树，从它们中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中，生成模型的构建主要使用三类信息：词性信息、词汇信息和结构信息。前二类很好理解，而结构信息需要特殊语法标记，不做考虑。
世界自然语言处理方向三大顶会之一NAACL 2021（另外两个是ACL和EMNLP） 已经于2021年6月6日至11日以在线会议的形式成功举办。
A Minimal Span-Based Neural Constituency Parsergodweiyang.com
这是一个基于CRF的中文依存句法分析器，内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，解码采用特化的维特比后向算法。相较于《最大熵依存句法分析器的实现》，分析速度翻了一倍，达到了1262.8655 sent/s
【新智元导读】Google Research今天宣布，世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet开源。谷歌开源再进一步。据介绍，谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。近日，众多科技巨头人工智能相关平台开源步伐明显加快：谷歌和Facebook一直在领跑，马斯克的OpenAI欲打造一个完全公开的AI模型训练营，就连一直被批评“保守”的亚马逊也在尝试开源。这一股开源热潮背后，是人工智能研究者的福利，但同时也是一场激烈的数据和平台争夺战。 Google环境计算（ Ambient computi
虽然自然语言通常以序列形式呈现，但语言的基本结构并不是严格序列化的。语言学家们一致认为，该结构由一套规则或语法控制（Sandra & Taft，2014），且规定了单词组成语句的逻辑。不管其表现形式如何，这种结构通常是树状的。虽然语言学家们已发现这一规律，但其潜在结构的真正起源却仍不得而知。某些理论认为，这可能与人类认知的内在机制相关（Chomsky & Lightfoot，2002）。由于人工神经网络的灵感来源于生物神经系统的信息处理及通讯模式，上述可能性让更多人对使用人工神经网络研究语言的潜在结构产生了兴趣。
AI科技评论消息，日前，Google发布自然语言框架语义解析器SLING，它能以语义框架图（semantic frame graph）的形式，将自然语言文本直接解析为文本语义表示。这一系统避免了级联效应，另外还减少了不必要的计算开销。 详细消息AI科技评论编译整理如下： 直到最近，大多数实际的自然语言理解(NLU)系统都采用的是从词性标签和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示的分析。虽然这使得不同分析阶段易于模块化，但前期的错误会在后期和最终表示上产生层叠效应，中间阶
本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析，并侧重对依存句法分析进行了重点总结，包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
近年随着深度学习及强化学习技术的进一步深入，智能问答机器人所依赖的知识库构建与维护成本也随之减少。大数据分析和智能语音技术在客服场景深入应用，AI正在变革客服行业的原有业态。
成分句法分析近年来取得了飞速的发展，特别是深度学习兴起之后，神经句法分析器的效果得到了巨大的提升。一般来说，句法分析器都可以分为编码模型和解码模型两个部分。编码模型用来获取句子中每个单词的上下文表示，随着表示学习的快速发展，编码模型也由最初的LSTM逐渐进化为了表示能力更强的Transformer （VaswaniSPUJGKP17）。而解码模型方面，也诞生了许多不同类型的解码算法，比如基于转移系统（transition-based）的解码算法（WatanabeS15, CrossH16, LiuZ17a），基于动态规划（chart-based）的解码算法（SternAK17, KleinK18）和基于序列到序列（sequence-to-sequence）的解码算法（BengioSCJLS18, Gomez-Rodriguez18）等等。
PaLM: A Hybrid Parser and Language Model[1]
句法结构分析又称短语结构分析（phrase structure parsing），也叫成分句法分析（constituent syntactic parsing），用于获取整个句子的句法结构；
本文简绍了 HanLP 的使用方法，HanLP 是一系列模型与算法组成的 NLP 工具包，由大快搜索主导并完全开源，目前支持很多功能，项目主要是 Java 的，也支持 python，本文详细简绍 pyhanlp 的使用方法。
输入： 1)情感词典：sentiment_words.txt, 存放在dict文件夹中 2)修饰词典：desc_words.txt, 存放在dict文件夹中 3)依存句法分析器：这里用到ltp,相关模型需要自行下载，版本对应是3.4.0 3)基于依存句法的情感计算规则：详见sentence_parser.py和DocSentimentAnalysis两个脚本文件
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1电影Her见识NLP 可能很多朋友看过好莱坞的电影《Her》，电影中讲述的主角耳朵里戴了一个耳机，这是一个人工智能的虚拟助手，能够通过耳机与人工智能来对话。 人机交互方式在经历了第一代的键盘鼠标，第二代的触摸屏和按键后，第三代对话式人工智能操作系统正在来临，让用户通过最便捷、简单的方式获取信息和服务。 这其中功不可没的就是自然语言处理技术(NLP)，我们熟知的问答系统就是一种最直接的人机交互方式。NLP过去经历了怎样的发
前有美国、加拿大引领理论创新，后有中国在实际应用上紧追猛赶，欧洲学术圈在深度学习时代的存在感并不怎么强。一个这样的会可以看做是报团取暖，更可以看做是鼓励更多交流和创新。
CoNLL 系列评测是自然语言处理领域影响力最大的技术评测，每年由 ACL 的计算自然语言学习会议（Conference on Computational Natural Language Learning，CoNLL）主办。在今年 CoNLL-2017 评测（http://universaldependencies.org/conll17/）上，哈工大社会计算与信息检索研究中心取得第四名的佳绩，这也是亚洲团队所取得的最好成绩。为此，AI 科技评论近日邀请到了哈尔滨工业大学计算机学院副教授车万翔博士做了一次
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366133681
Linear-Time Constituency Parsing with RNNs and Dynamic Programminggodweiyang.com
论文实现了一个准确快速的依存句法分析器( Dependency Parser)，模型是三层神经网络，解决了三个目前普遍存在的语义分析难题。
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用，参考文章：http://t.cn/RUrIF7z
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护，虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信，如果公开分享，会让帮助更有价值，可以让更多人从中受益。（Github官方地址：
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对此，传统的解决方案是采用基于转换的联合模型。但这些模型仍然具有不可避免的缺陷：特征工程和巨大的搜索空间。因此，本文提出一种基于图的统一模型来解决这些问题。
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
昨天凌晨，余南师兄收到了COLING的录用邮件，我们实验室的所有人万分激动，都送上了自己真心的祝福！
纵观整个开源领域，陆陆续续做中文分词的也有不少，不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库，以供大家参考使用。
麻省理工的科研人员研制出了一套基于“弱监督学习”（weakly supervised）的语言系统，可利用有限的数据进行语言学习。
原文链接： What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysisgodweiyang.com 论文地址：What's Going On
理解具有语言描述的复杂视觉场景图像是人工智能的一项基本任务。先前的研究工作已经通过分别为视觉场景（如场景图）和自然语言（如依存树）构建层次结构，展示了令人信服的理解结果。然而，如何建立一个联合视觉和语言（VL）的图结构、建模多模态的依存关系长期缺乏关注。 在今天要介绍的这篇论文研究工作中，来自北京通用人工智能研究院的研究人员提出了一项新任务，旨在以无监督的方式学习联合结构。目前这篇论文已被计算机视觉顶级学术会议CVPR 2022接收。 具体来说，本论文研究的目标是无缝连接视觉场景图和语言依存树。由于缺乏视
编译 | bluemin 编辑丨陈彩娴 1 抽象 计算思维以设计问题的抽象模型为中心，应用计算步骤和高效算法解决问题——这一概念不仅服务于计算机科学（CS），而且逐渐渗透到科学和日常生活中。 「抽象」（Abstraction）是计算思维的核心，也是本文的主题。「抽象」一直是计算机科学的重要概念，在向广大受众教授计算机知识时，对计算思维的强调更是突显了抽象的重要性。 在计算机科学中，抽象并不局限于物理现实，因此我们发现有用的抽象无处不在，例如「量子力学」。它有一种衍生的计算抽象，叫「量子电路」，从物理概念开始
大数据文摘转载自AI科技评论 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 计算思维以设计问题的抽象模型为中心，应用计算步骤和高效算法解决问题——这一概念不仅服务于计算机科学（CS），而且逐渐渗透到科学和日常生活中。 抽象 「抽象」（Abstraction）是计算思维的核心，也是本文的主题。「抽象」一直是计算机科学的重要概念，在向广大受众教授计算机知识时，对计算思维的强调更是突显了抽象的重要性。 在计算机科学中，抽象并不局限于物理现实，因此我们发现有用的抽象无处不在，例如「量子力学」。它有一种衍生的计算抽象，叫「量
StanfordNLP是一个软件包组合，包括斯坦福团队在CoNLL 2018 的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包，以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。
论文名称：A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks
句法分析(syntactic parsing)是NLP中的关键技术之一，通过对输入的文本句子进行分析获取其句法结构。句法分析通常包括三种：
In-Order Transition-based Constituent Parsinggodweiyang.com
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
AAAI 2018 将于2月2日至7日在美国新奥尔良举行, 腾讯 AI Lab 有11篇论文被录用，本文精选了11篇论文的精彩内容。
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容，关注到JAVA环境下的HanLP，HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。
本文简绍了HanLP的使用方法，HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目前支持很多功能，项目主要是Java的，也支持python，本文详细简绍pyhanlp的使用方法。
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