单元4-句法分析4

4.3实战案例——依存句法分析4.3.1案例目标4.3.1案例目标掌握使用Python实现依存句法分析的方法。了解依存句法分析的可视化方法。4.34.3.2案例分析4.3.2案例分析LTP提供了依存句法分析模型，但不能实现可视化。因此这一小节使用了两个第三方工具HanLP和DependencyViewer来实现依存句法分析的可视化。4.34.3.2案例分析HanLP是Hankcs主持并开源的由一系列模型和算法组成的工具包，具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义等特点，提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能，已被广泛的应用在工业、科研、教育等领域中。4.34.3.2案例分析DependencyViwer是南京大学自然语言处理研究组的制作的一个依存句法可视化工具，一个用于可视化显示、编辑、统计CONLL格式依存树的工具，有助于直观展示依存结构，辅助用户编辑和查找错误。4.34.3.3案例实施4.3.3案例实施LTP提供了依存句法分析模型。使用LTP实现依存句法分析时，需要在词性标注的基础上进行。因此首先需要进行分词和词性标注。（一）基于LTP的依存句法分析importos#加载模型文件LTP_DATA_DIR='ltp_data_v3.4.0'#ltp模型目录的路径pos_model_path=os.path.join(LTP_DATA_DIR,'pos.model')cws_model_path=os.path.join(LTP_DATA_DIR,'cws.model')par_model_path=os.path.join(LTP_DATA_DIR,'parser.model')

sent="9月9日上午纳达尔在亚瑟·阿什球场击败俄罗斯球员梅德韦杰夫"4.34.3.3案例实施LTP提供了依存句法分析模型。使用LTP实现依存句法分析时，需要在词性标注的基础上进行。因此首先需要进行分词和词性标注。（一）基于LTP的依存句法分析#分词frompyltpimportSegmentorsegmentor=Segmentor()#初始化实例segmentor.load_with_lexicon(cws_model_path,'dict1.txt')#加载模型words=list(segmentor.segment(sent))#分词segmentor.release()#释放模型print("分词：",words)4.34.3.3案例实施LTP提供了依存句法分析模型。使用LTP实现依存句法分析时，需要在词性标注的基础上进行。因此首先需要进行分词和词性标注。（一）基于LTP的依存句法分析#词性标注frompyltpimportPostaggerpostagger=Postagger()#初始化实例postagger.load(pos_model_path)#加载模型postags=postagger.postag(words)#词性标注tags=list(''.join(postags))postagger.release()#释放模型print("词性标注：",tags)运行上述程序，输出结果如下：分词：

['9月','9日','上午','纳达尔','在','亚瑟·阿什','球场','击败','俄罗斯','球员','梅德韦杰夫']词性标注：

['n','t','n','t','n','t','n','h','p','n','s','n','v','n','s','n','n','h']4.34.3.3案例实施在词性标注的基础上，进行依存句法分析。（一）基于LTP的依存句法分析#依存句法分析frompyltpimportParserparser=Parser()#初始化实例parser.load(par_model_path)#加载模型arcs=parser.parse(words,postags)#句法分析print('依存句法分析1:','\t'.join("%d:%s"%(arc.head,arc.relation)forarcinarcs))运行上述程序，输出结果如下：依存句法分析1:2:ATT

3:ATT

8:ADV

8:SBV

8:ADV

7:ATT

5:POB

0:HED

10:ATT

11:ATT

8:VOB4.34.3.3案例实施为更加清楚的显示依存关系，提取每个词的父节点，及他们之间的依存关系。（一）基于LTP的依存句法分析print("依存句法分析2:")rely_id=[arc.headforarcinarcs]#提取依存父节点idrelation=[arc.relationforarcinarcs]#提取依存关系#匹配依存父节点词语

heads=['Root'ifid==0elsewords[id-1]foridinrely_id]foriinrange(len(words)):print(relation[i]+'('+words[i]+','+heads[i]+')')运行上述程序，输出结果如下：依存句法分析2:ATT(9月,9日)ATT