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作者: 龚俊民(昵称: 除夕)

学校: 新南威尔士大学

单位：Vivo AI LAB 算法实习生

方向: 自然语言处理和可解释学习

知乎: https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74

前言：上一期我们讲了成分句法分析，它相当于考虑广义上的嵌套关系的命名实体识别。这一次我们来说一说依存句法分析，它相当于文本结构化任务中，与命名实体识别经常在一起的实体关系抽取任务。

成分句法分析关心的是，某两个相邻词汇能不能接在一起构成成分（广义的mention）。而依存句法分析关系的是，两个词汇之间的关系（entity relation）。依存解析不关心两个词汇是否一定要相邻。比如 book 和 flight 没有直接相连，但是 flight 是 book 的宾语，book 是 flight 的主语。我们会用一个从 book 指向 flight 的箭头来表示这种依存关系。箭头的起始我们叫作 head。

词汇和词汇之间的关系一览。

更具体地说，依存解析做的是把一个句子，变成一个有向图。图中每一个节点是一个词汇，每一条边，是一种关系。除了根节点，每一个节点词汇都只有一个入度的边。但每个词汇都可以指向多个其它词汇。它是一个树状的结构。每一个词汇都有唯一的一条路径回溯到根节点。

我们要怎样得到这样一棵依存解析树呢？实际上丢给分类器两个词汇和其上下文，它会先通过一个二分类器，用来输出左边到右边的token之间有无依存关系，若有依存关系，则第二个分类器会输出其关系的类别。

模型的输入是ROOT 加上 N 个词汇组成的句子。然后取出 (N+1)² 的单词对，一个个丢给分类器做关系分类。

文献上的具体做法是这样的。它会先把序列丢给一个 BiLSTM，把每个 token 的嵌入抽出来，再两两丢给一个FC层做分类，判断这两个 token，要不要连在一起，如果要连在一起，它们的关系是什么？论文会把抽出token的嵌入乘上一个FC做线性映射，再把两个 token 做类似注意力的操作，会得到一个数值，这个数值表示这两个 token 有多大概率要连在一起。其关系的标签也是类似的做法。

但如果我们把判断有无关系和判断关系是什么分开来处理，会容易出现矛盾的情况。比如 w1和w2之间有w1->w2的依存关系，而w2和w3又有w3->w2的依存关系。这样就会出现一个 token 入度是2的不可能情况。

我们可以用类似最大生成树的算法来解。我们目标是从各种可能的候选树中，找出一棵路径置信度最大的树。

类似的，我们也可以用基于转移的方式来做依存解析。这部分可以参照上一期的 成分句法分析。模型要根据 Buffer 和 Stack 的内容，来决定要采取哪一个 action。

这种基于转移的方法，最早在14年的时候就有人做过。

这种基于转移的方法，最知名的是 SyntaxNet。它知名的原因在，它有一个好的动画展示转移生成的过程。16年的时候，刚刚有 Alpha Go。所有人一听到有一点和 AI 有关的论文就风吹草动，觉得它很厉害。

往后基于转移的也有Stack-Pointer Networks。首先，它的输入是字嵌入，用 CNN + pooling 处理后，与词的嵌入拼接起来喂给 BiLSTM。一开始 "$" 作为根节点，放入栈中。栈中只有一个元素，位于栈顶，模型要判断 "$" 指向句子中的哪个词，即 head。"$" 没有兄弟节点和父节点，其嵌入会用单方向的 LSTM得到隐层，再用 pointer network 计算该隐层与其余单词的得分。

视频见(需要梯子)：

https://www.youtube.com/watch?v=9erBrs-VIqc&feature=youtu.be

图片来自《李宏毅人类语言处理2020课程》

Reference

• Danqi Chen, Christopher D. Manning, A Fast and Accurate Dependency Parser

using Neural Networks, EMNLP, 2014

• Chris Dyer, Miguel Ballesteros, Wang Ling, Austin Matthews, Noah A. Smith, Transition-Based Dependency Parsing with Stack Long Short-Term Memory, ACL, 2015

• Daniel Andor, Chris Alberti, David Weiss, Aliaksei Severyn, Alessandro Presta, Kuzman Ganchev, Slav Petrov and Michael Collins, Globally Normalized Transition-Based Neural Networks, ACL, 2016

• Timothy Dozat, Christopher D. Manning, Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing, ICLR, 2017

• Timothy Dozat, Christopher D. Manning, Simpler but More Accurate Semantic Dependency Parsing, ACL, 2018

• Xuezhe Ma, Zecong Hu, Jingzhou Liu, Nanyun Peng, Graham Neubig, Eduard Hovy, Stack-Pointer Networks for Dependency Parsing, ACL, 2018

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