每天给你送来NLP技术干货！

作者：刘焕勇

来自：老刘说NLP

在上一篇文章《事件Schema生成必读：一种基于AMR与聚类、映射的事件模式生成框架浅析》中，我们讲到了AMR以及依存句法分析在分析触发词与论元之间的关系时所发挥的作用。

当前，语义分析正在从浅层分析到深层分析转变，与此对应的语义分析技术也逐步发生变化，从最开始到句子成分分析，到依存句法分析，到语义角色标注再到依存语义分析，再到抽象语义表示，整个过程也是十分有趣。

本文主要就这几种语义分析方式进行介绍，从基本概念、常用标记以及开源实现三个角度进行介绍，供大家一起思考。 本文充分借鉴了LTP以及Hanlp的一些介绍和相关结果图片，对这两个机构的开源精神表示感谢。

一、依存句法分析Dependency Parsing

依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构，通过分析，可以看到词语之间的依存关系，如SBV主语关系，VOB动宾关系，ATT修饰关系，利用该关系可以进行搭配抽取、短语组块识别，事件抽取等任务。

图-LTP依存分析结果

图-hanlP依存分析结果

直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。

1、常用标记

2、开源实现

from ltp import LTPltp = LTP()seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
dep = ltp.dep(hidden)[['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']][[(1, 2, 'SBV'),(2, 0, 'HED'),    # 叫 --|HED|--> ROOT(3, 2, 'DBL'),(4, 2, 'VOB'),(5, 4, 'COO'),(6, 5, 'VOB'),(7, 2, 'WP')]]

二、语义角色标注 Semantic Role Labeling

语义角色标注（Semantic Role Labeling，简称 SRL）是一种浅层的语义分析，在给定一个句子， SRL 的任务是找出句子中谓词的相应语义角色成分，包括核心语义角色（如施事者、受事者等）和附属语义角色（如地点、时间、方式、原因等）。

图-LTP语义角色分析结果

1、常用标记

2、具体例子

from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
srl = ltp.srl(hidden)[['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']][[[],      # 他[('ARG0', 0, 0), ('ARG1', 2, 2), ('ARG2', 3, 5)], # 叫 -> [ARG0: 他, ARG1: 汤姆, ARG2: 去拿外衣][],      # 汤姆[],      # 去[('ARG0', 2, 2), ('ARG1', 5, 5)],# 拿 -> [ARG0: 汤姆, ARG1: 外衣][],   # 外衣[]    # 。]]
srl = ltp.srl(hidden, keep_empty=False)[[(1, [('ARG0', 0, 0), ('ARG1', 2, 2), ('ARG2', 3, 5)]), # 叫 -> [ARG0: 他, ARG1: 汤姆, ARG2: 去拿外衣](4, [('ARG0', 2, 2), ('ARG1', 5, 5)])                  # 拿 -> [ARG0: 汤姆, ARG1: 外衣]

三、语义依存分析Semantic Dependency Parsing

语义依存分析 (Semantic Dependency Parsing, SDP)，旨在分析句子各个语言单位之间的语义关联，并将语义关联以依存结构呈现。与依存句法的SBV等依存标记不同，其更深入的标记出了词语所担任的角色信息。

使用语义依存刻画句子语义，好处在于不需要去抽象词汇本身，而是通过词汇所承受的语义框架来描述该词汇，而论元的数目相对词汇来说数量总是少了很多的。

图-LTP语义依存分析结果

图-hanlP语义依存分析结果

语义依存分析目标是跨越句子表层句法结构的束缚，直接获取深层的语义信息。

1、常用标记

2、开源实现

from ltp import LTP
ltp = LTP()
seg, hidden = ltp.seg(["他叫汤姆去拿外衣。"])
sdp = ltp.sdp(hidden, mode='tree')[['他', '叫', '汤姆', '去', '拿', '外衣', '。']][[(1, 2, 'Agt'),(2, 0, 'Root'),   # 叫 --|Root|--> ROOT(3, 2, 'Datv'),(4, 2, 'eEfft'),(5, 4, 'eEfft'),(6, 5, 'Pat'),(7, 2, 'mPunc')]]

四、抽象语义表示Abstract Meaning representation

抽象语义表示(abstract meaning representation，AMR)是句子语义的一种表示方法，将一个句子的语义抽象为一个单根有向无环图。

AMR解析旨在将句子解析为对应的AMR图，句子中的实词抽象为概念节点，实词之间的关系抽象为带有语义关系标签的有向弧，同时忽略虚词和形态变化体现的较虚的语义（如the、单复数、时、体等等）。

图-hanlP语义依存分析结果

文章《中文抽象意义表示简介》(https://www.hankcs.com/nlp/corpus/introduction-to-chinese-abstract-meaning-representation.html) 中对AMR的优势这么说：

与依存句法树相比，抽象意义表示图中的节点不再是单词而是概念，并且跳出了树的限制；

与语义依存图相比，抽象意义表示图不但跳出了单词的限制，而且还可以自由引入句子表面不存在的概念；

与单词颗粒度的句法语义表示形式相比，抽象意义表示既可以将多个单词抽象为一个概念（命名实体），也可以引入句子表面原本不存在的概念（比如省略成分、维基链接等）；

与语义角色标注相比，抽象意义表示保留了谓词和论元的概念，但不再依赖短语结构树，并且能够刻画多个谓词之间的层级关系，而语义角色标注只能提供扁平的结构。

1、常用标记

在概念上，AMR一般将句中的实词都抽象为概念，如名词、动词、形容词、副词，而且一般会使用词语本身作为标签来表示这些概念，因此AMR中大部分的概念都是由句中的词语充当的，为方便理解和说明，有时可以直接用词语来指代概念。

在关系上，语义关系分为两种，核心语义角色关系和非核心语义角色关系。用形如 “Argx(x∈[0,4])”的标签来表示核心语义角色关系，用形如“cost(花费)”等的语义标 签来表示非核心的语义角色关系。

核心语义关系，沿用 OntoNotes 的体系，共5个，即：ARG0(原型施事)、ARG1(原 型受事)、ARG2(间接宾语、工具等)、ARG3(出发点、受益者等)、ARG4(终点)；

非核心语义关系表示除核心语义之外的关系类型

更详细的标记，可以参考：《中文抽象语义表示标注规范V1.2》，地址：https://www.cs.brandeis.edu/~clp/camr/res/CAMR_GL_v1.2.pdf。

2、开源实现

import hanlp
hanlp.pretrained.amr.ALL # 语种见名称最后一个字段或相应语料库amr = hanlp.load('MRP2020_AMR_ENG_ZHO_XLM_BASE')
graph = amr(["男孩", "希望", "女孩", "相信", "他", "。"])
print(graph)
(x2 / 希望-01:arg1 (x4 / 相信-01:arg0 (x3 / 女孩):arg1 x1):arg0 (x1 / 男孩))

amr(["男孩", "希望", "女孩", "相信", "他", "。"], output_amr=False)
Out[6]:
{'id': '0','input': '男孩 希望 女孩 相信 他 。','nodes': [{'id': 0,'label': '男孩','anchors': [{'from': 0, 'to': 2}, {'from': 12, 'to': 13}]},{'id': 1, 'label': '希望-01', 'anchors': [{'from': 3, 'to': 5}]},{'id': 2, 'label': '女孩', 'anchors': [{'from': 6, 'to': 8}]},{'id': 3, 'label': '相信-01', 'anchors': [{'from': 9, 'to': 11}]}],'edges': [{'source': 1, 'target': 3, 'label': 'arg1'},{'source': 1, 'target': 0, 'label': 'arg0'},{'source': 3, 'target': 2, 'label': 'arg0'},{'source': 3, 'target': 0, 'label': 'arg1'}],'tops': [1],'framework': 'amr'}

总结

本文主要本文从基本概念、常用标记以及开源实现三个角度对依存句法分析Dependency Parsing、语义角色标注 Semantic Role Labeling、语义依存分析Semantic Dependency Parsing以及抽象语义表示Abstract Meaning representation几个句法/语义分析方法进行了介绍。

当前，AMR最为火热，当然批评的声音也不少，大家可以多加实践，并具体的任务和业务相结合，解决更多落地问题。

参考文献

1、https://wap.sciencenet.cn/blog-39714-1069586.html
2、https://amr.isi.edu/download.html
3、https://hanlp.hankcs.com/
4、https://github.com/hankcs/HanLP/tree/doc-zh
5、https://blog.51cto.com/u_11142243/2418415
6、http://ltp.ai

最近文章

EMNLP 2022 和 COLING 2022，投哪个会议比较好？

一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA

阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果

ACL'22 | 快手+中科院提出一种数据增强方法：Text Smoothing，非常简单且有效尤其在数据不足的情况下