pyhanlp 两种依存句法分类器

依存句法分析器

在HanLP中一共有两种句法分析器

依存句法分析
- 基于神经网络的高性能依存句法分析器
- MaxEnt依存句法分析

基于神经网络的高性能依存句法分析器

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：https://blog.csdn.net/ljj123zz/article/details/78834838

HanLP作者的原文介绍已经写得比较清楚，唯一要注意的是原文章中介绍的依存句法分析器为早期版本，输出的依存关系为英文，现在应该变为中文，而且从测试结果看，训练语料应该已经更新了，但是更新为了那个语料现在还不会是很清楚。

基于最大熵的依存句法分析器

经过测试这个句法分析器为真的很坑，绝对不建议使用,测试代码见最后，作者原文介绍请点击:http://www.hankcs.com/nlp/parsing/to-achieve-the-maximum-entropy-of-the-dependency-parser.html

下面是使用的例子

基于神经网络的高性能依存句法分析器

from pyhanlp import *
# 依存句法分析
sentence = HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。")print(sentence)for word in sentence.iterator():  # 通过dir()可以查看sentence的方法print("%s --(%s)--> %s" % (word.LEMMA, word.DEPREL, word.HEAD.LEMMA))
print()# 也可以直接拿到数组，任意顺序或逆序遍历
word_array = sentence.getWordArray()
for word in word_array:print("%s --(%s)--> %s" % (word.LEMMA, word.DEPREL, word.HEAD.LEMMA))
print()# 还可以直接遍历子树，从某棵子树的某个节点一路遍历到虚根
CoNLLWord = JClass("com.hankcs.hanlp.corpus.dependency.CoNll.CoNLLWord")
head = word_array[12]
while head.HEAD:head = head.HEADif (head == CoNLLWord.ROOT):print(head.LEMMA)else:print("%s --(%s)--> " % (head.LEMMA, head.DEPREL))

1    徐先生 徐先生 nh  nr  _   4   主谓关系    _   _
2   还   还   d   d   _   4   状中结构    _   _
3   具体  具体  a   ad  _   4   状中结构    _   _
4   帮助  帮助  v   v   _   0   核心关系    _   _
5   他   他   r   r   _   4   兼语  _   _
6   确定  确定  v   v   _   4   动宾关系    _   _
7   了   了   u   u   _   6   右附加关系   _   _
8   把   把   p   p   _   15  状中结构    _   _
9   画   画   v   v   _   8   介宾关系    _   _
10  雄鹰  雄鹰  n   n   _   9   动宾关系    _   _
11  、   、   wp  w   _   12  标点符号    _   _
12  松鼠  松鼠  n   n   _   10  并列关系    _   _
13  和   和   c   c   _   14  左附加关系   _   _
14  麻雀  麻雀  n   n   _   10  并列关系    _   _
15  作为  作为  v   v   _   6   动宾关系    _   _
16  主攻  主攻  v   vn  _   17  定中关系    _   _
17  目标  目标  n   n   _   15  动宾关系    _   _
18  。   。   wp  w   _   4   标点符号    _   _徐先生 --(主谓关系)--> 帮助
还 --(状中结构)--> 帮助
具体 --(状中结构)--> 帮助
帮助 --(核心关系)--> ##核心##
他 --(兼语)--> 帮助
确定 --(动宾关系)--> 帮助
了 --(右附加关系)--> 确定
把 --(状中结构)--> 作为
画 --(介宾关系)--> 把
雄鹰 --(动宾关系)--> 画
、 --(标点符号)--> 松鼠
松鼠 --(并列关系)--> 雄鹰
和 --(左附加关系)--> 麻雀
麻雀 --(并列关系)--> 雄鹰
作为 --(动宾关系)--> 确定
主攻 --(定中关系)--> 目标
目标 --(动宾关系)--> 作为
。 --(标点符号)--> 帮助徐先生 --(主谓关系)--> 帮助
还 --(状中结构)--> 帮助
具体 --(状中结构)--> 帮助
帮助 --(核心关系)--> ##核心##
他 --(兼语)--> 帮助
确定 --(动宾关系)--> 帮助
了 --(右附加关系)--> 确定
把 --(状中结构)--> 作为
画 --(介宾关系)--> 把
雄鹰 --(动宾关系)--> 画
、 --(标点符号)--> 松鼠
松鼠 --(并列关系)--> 雄鹰
和 --(左附加关系)--> 麻雀
麻雀 --(并列关系)--> 雄鹰
作为 --(动宾关系)--> 确定
主攻 --(定中关系)--> 目标
目标 --(动宾关系)--> 作为
。 --(标点符号)--> 帮助麻雀 --(并列关系)-->
雄鹰 --(动宾关系)-->
画 --(介宾关系)-->
把 --(状中结构)-->
作为 --(动宾关系)-->
确定 --(动宾关系)-->
帮助 --(核心关系)-->
##核心##

最大熵依存句法分析器

MaxEntDependencyParser = JClass("com.hankcs.hanlp.dependency.MaxEntDependencyParser")print("hankcs每天都在写程序")
print(MaxEntDependencyParser.compute("hankcs每天都在写程序"))
print("吴彦祖每天都在写程序")
print(MaxEntDependencyParser.compute("吴彦祖每天都在写程序"))

hankcs每天都在写程序
1   hankcs  hankcs  x   x   _   6   限定  _   _
2   每天  每天  r   r   _   5   施事  _   _
3   都   都   d   d   _   5   程度  _   _
4   在   在   d   d   _   5   程度  _   _
5   写   写   v   v   _   0   核心成分    _   _
6   程序  程序  n   n   _   5   内容  _   _吴彦祖每天都在写程序
1   吴彦祖 吴彦祖 n   nr  _   5   施事  _   _
2   每天  每天  r   r   _   5   施事  _   _
3   都   都   d   d   _   5   程度  _   _
4   在   在   d   d   _   5   程度  _   _
5   写   写   v   v   _   0   核心成分    _   _
6   程序  程序  n   n   _   5   内容  _   _

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依存句法分析器

基于神经网络的高性能依存句法分析器

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