汉语树库/CoNLL格式，依存句法分析语料

转载自码农场，原文链接:http://www.hankcs.com/nlp/corpus/chinese-treebank.html

本文旨在介绍CoNLL格式的中文依存语料库（汉语依存树库）、CoNLL格式相关工具，以及提供两个公开的中文依存语料库下载。

最近做完了分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、自动摘要、拼音、简繁转换、文本推荐，感觉HanLP初具雏形。现在希望拿下依存句法分析，这样我就做出了史上第一个个人开发的功能最全面的自然语言处理基础工具库了。

树库的类型

谈到依存语料库，还是少不了介绍一下树库的类型。根据所描述结构的不同 , 树库大体上可以分为两类 : 短语结构树库和依存结构树库。

短语结构树库

短语结构树库一般采用句子的结构成分描述句子的结构。在照抄定义之前，我更乐意给你看一张图作为例子：

上图左边是可嵌套的语言规则与实例，右侧是它们的树状结构，更多理论。短语结构树包含了规则与依存双重信息，硬要说的话，叶子节点的词性也可算作第三种信息。

短语结构树顾名思义，可以同来提取短语，比如NP-名词短语等等。

短语结构树库的目的是分析句子的产生过程，这是特别深刻的命题。

依存结构树库

依存结构树库是根据句子的依存结构而建立的树库。依存结构描述的是句子中词与词之间直接的句法关系,相应的树结构也称为依存树。比如哈尔滨工业大学汉语依存树库中的一个例子：

这棵树看起来有些凌乱了，事实上，它可以投射(projective)为正常的线性句子“与上年同期相比,海上油田的年产能力增加了五十万吨”。又比如：

更多理论请阅读宗成庆：《自然语言理解》讲义，第 9 章。

依存结构树库的目的并不是探讨“句子如何产生”这样宏伟的命题，而是研究“已产生的句子”内部的依存关系。

我认为依存结构树库最大的好处就是简单，从语料库的制作到解析，再到句法器的构建及性能都更容易把握。下文也仅介绍依存结构树库语料的下载以及编辑工具（好吧，事实上，我一介草民也只能弄到一点依存结构树库语料而已）。

依存语料库下载

第二届自然语言处理与中文计算会议（NLP&CC 2013）的技术评测样例中提供了一部分中文树库语料下载——

下载地址：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2013/dldoc/evsam05.zip

主页：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2013/pages/page04_sam.html

内部包含了清华和哈工大提供的训练集和开发集，该会议到了第三届就不提供树库语料了，只有一些新闻分类和情感极性的语料，真遗憾。

依存树库的CoNLL格式

这些树库语料都是CoNLL格式的，CoNLL格式的语料以.conll结尾。

CONLL标注格式包含10列，分别为：

———————————————————————————

ID FORM LEMMA CPOSTAG POSTAG FEATS HEAD DEPREL PHEAD PDEPREL

———————————————————————————

本次评测只用到前８列，其含义分别为：

1 ID 当前词在句子中的序号，１开始.

2 FORM 当前词语或标点

3 LEMMA 当前词语（或标点）的原型或词干，在中文中，此列与FORM相同

4 CPOSTAG 当前词语的词性（粗粒度）

5 POSTAG 当前词语的词性（细粒度）

6 FEATS 句法特征，在本次评测中，此列未被使用，全部以下划线代替。

7 HEAD 当前词语的中心词

8 DEPREL 当前词语与中心词的依存关系

在CONLL格式中，每个词语占一行，无值列用下划线'_'代替，列的分隔符为制表符'\t'，行的分隔符为换行符'\n'；句子与句子之间用空行分隔。

还是举个例子说明——

哈尔滨工业大学依存语料库

序号	词语	原型（中文词语=原型）	粗粒度词性	细粒度词性	句法特征	中心词	依存关系
1	城建	城建	NN	NN	_	2	relevant	_	_
2	成为	成为	VV	VV	_	0	ROOT	_	_
3	外商	外商	NN	NN	_	4	agent	_	_
4	投资	投资	VV	VV	_	7	d-restrictive	_	_
5	青海	青海	NR	NR	_	4	patient	_	_
6	新	新	JJ	JJ	_	7	d-attribute	_	_
7	热点	热点	NN	NN	_	2	isa	_	_

对应图形

树形图：

清华大学语义依存网络语料

序号	词语	原型（中文词语=原型）	粗粒度词性	细粒度词性	句法特征	中心词	依存关系
1	世界	世界	n	n	_	5	限定
2	第	第	m	m	_	4	限定
3	八	八	m	m	_	2	连接依存
4	大	大	a	a	_	5	限定
5	奇迹	奇迹	n	n	_	6	存现体
6	出现	出现	v	v	_	0	核心成分

树形图：

两个树库的比较

哈尔滨工业大学依存语料库使用比较非主流的词性和依存标记，阅读起来稍有困难。

Statistic for file: 依存分析训练数据\HIT\train.conll
Sentence count: 8301
Word count: 250311
PosTag count: 35
AD 21636
AS 1919
BA 450
CC 2928
CD 7219
CS 566
DEC 6768
DEG 6471
DER 195
DEV 385
DT 2615
ETC 589
FW 26
IJ 10
JJ 5882
LB 150
LC 4043
M 6222
MSP 759
NN 63913
NN-SHORT 1
NR 12420
NT 3242
NT-SHORT 19
OD 725
P 8223
PN 4029
PU 33162
SB 267
SP 324
VA 4486
VC 3178
VE 1885
VV 37297
X 6
Dependency label count: 122
accompaniment 249
agent 9375
angle 119
aspect 2040
aux-depend 29256
basis 150
beneficiary 82
c-agent 118
cause 230
causer 232
c-basis 2
c-content 24
comment 435
concerning 14
content 11519
contrast 614
cost 27
c-patient 16
d-attribute 5086
d-category 1391
d-content 1087
d-deno 2842
d-deno-p 979
d-domain 1168
degree 3917
d-genetive 8249
d-host 1261
direction 286
distance 4
d-LocPhrase 312
d-material 58
d-member 1469
d-quantity 6692
d-quantity-p 3457
d-restrictive 14089
d-sequence 195
d-sequence-p 241
d-TimePhrase 600
duration 1365
emphasis 2381
existent 627
experiencer 5181
frequency 608
instrument 118
isa 3727
j-agent 335
j-content 249
j-existent 15
j-experiencer 253
j-instrument 3
j-isa 1
j-location 16
j-means 3
j-partner 1
j-patient 528
j-possession 26
j-possessor 12
j-relevant 24
location 2783
LocationFin 779
LocationIni 216
LocationThru 79
manner 5406
material 50
means 293
modal 3009
negation 2315
OfPart 217
partner 634
patient 7374
possession 1993
possessor 1772
prep-depend 9045
PU 33159
qp-mod 17
r-agent 1090
r-basis 10
r-causer 9
r-content 628
relevant 3638
r-existent 100
r-experiencer 460
r-instrument 29
r-location 81
r-means 8
ROOT 7917
r-partner 1
r-patient 660
r-possession 80
r-possessor 139
r-relevant 161
r-state 1
r-whole 24
s-abandonment 38
s-besides 184
s-cause 745
s-concerning 8
s-concession 735
s-condition 426
s-coordinate 12087
scope 2093
sequence 673
sequence-p 111
s-measure 152
s-or 201
s-preference 35
s-progression 218
s-purpose 248
s-recount 53
s-result 1
s-succession 6383
s-summary 195
state 1245
StateFin 192
StateIni 245
succeeding 1827
time 3043
TimeAdv 2618
TimeFin 136
TimeIni 319
times 22
whole 242
Average sentence length: 30.1543
Average dependency length: 4.8009

所幸HIT的主页上留了一个说明文档（该文档针对的是最新的树库，并非上述树库，只可作为参考）——

(1)词性标注说明：

词性标注采用863的标注体系，以下是其符号的解释，

a 形容词

b 区别词

c 连词

d 副词

e 叹词

g 语素字

h 前接成分

i 习用语

j 简称

k 后接成分

m 数词

n 名词

nd 方位名词

nh 人名

ni 团体、机构、组织的专名

nl 处所名词

ns 地名

nt 时间名词

nz 其它专名

o 拟声词

p 介词

q 量词

r 代词

u 助词

v 动词

wp 标点

ws 字符串

x 非语素字

(2)依存关系标注说明：

本标注规范共有依存关系类型24种：

定中关系ATT（attribute）

数量关系QUN（quantity）

并列关系COO（coordinate）

同位关系APP（appositive）

前附加关系LAD（left adjunct）

后附加关系RAD（right adjunct）

动宾关系VOB（verb-object）

介宾关系POB（preposition-object）

主谓关系SBV（subject-verb）

比拟关系SIM（similarity）

核心HED（head）

连谓结构VV（verb-verb）

关联结构CNJ（conjunctive）

语态结构MT（mood-tense）

独立结构IS（independent structure）

状中结构ADV（adverbial）

动补结构CMP（complement）

“的”字结构DE

“地”字结构DI

“得”字结构DEI

“把”字结构BA

“被”字结构BEI

独立分句IC（independent clause）

依存分句DC（dependent clause）

清华大学语义依存网络语料采用全中文描述，且词性我都认识。

Statistic for file: 依存分析训练数据\THU\train.conll.fixed.txt

Sentence count: 20001

Word count: 165541

PosTag count: 22

a 5867

b 2923

c 4590

d 8995

f 2676

h 10

k 205

m 8556

M 1

n 43817

o 17

p 8274

q 2118

r 5837

R 2

s 666

t 3600

u 13973

v 33263

x 36

y 5

z 109

Dependency label count: 69

..是..的依存 441

“的”字依存 11091

伴随 56

比较量 37

比较内容 8

并列 97

部分 110

材料 22

参照体 262

程度 3616

除了 2

处所 2036

触及部件 6

存现体 589

代价 28

递进 7

动量 245

范围 757

方式 3205

方位词依存 2284

方向 150

根据 102

工具 66

关联词依存 1855

关系主体 2184

核心成分 15354

后延时段 50

接续 182

结果 287

结果事件 738

介词依存 7788

进程时段 351

经验者 2028

来源 102

类指 719

连接依存 8531

领有者 1

描述 3368

描写体 1188

目标 1337

目的 425

内容 3746

频率 288

评论 4477

起始时间 186

趋向动词依存 535

让步 7

施事 7430

时间 2401

时距 133

时态依存 3283

时态语态依存 199

事件过程 12

手段 78

受事 6153

数量 5627

条件 114

通过处所 38

同位语 942

限定 36014

相伴体 775

语气依存 91

原处所 198

原因 284

原状态 96

整体 180

终处所 388

终止时间 76

终状态 84

Average sentence length: 8.2766

Average dependency length: 2.0258

清华的树库量非常足，足足有2万句，哈工大的才8千。于是我愉快地决定使用清华的树库做了HanLP的训练语料。

编辑和可视化工具

欢迎使用HanLP在线句法分析并可视化：http://hanlp.hankcs.com/ 。

你一定很好奇我上面的图是从哪里来的，南京大学开发了一个叫Dependency Viewer的工具，非常好用。

下一步准备实现一些常见的句法分析算法。