1，本Notebook背景介绍 此前介绍了一篇论文范例《基于依存句法分析的科技政策领域主题词表无监督构建》，该研究作者为了解决科技政策领域词表构建的问题，提出了一种基于依存句法分析的科技政策文本关键词抽取算法。在此基础上，提出文本主题词指数来构建文本主题词，利用同义词识别算法及百科知识发现和确定词与词的同义关系，采用字面匹配的方法判别上下位词，最终汇合四个部分形成科技政策领域主题词表。 什么是依存句法分析? 能不能在python中做依存句法分析方面的实验呢？ 本Notebook将回答这2个问题。 1.1，什么是依存句法分析? 笔者简单整理了句法分析的脑图：句法分析脑图
依存文法存在一个共同的基本假设：文法结构本质上包含词和词之间的依存（修饰）关系。一个依存关系连接两个词，分别是核心词（ head）和依存词（ dependent）。依存关系可以细分为不同的类型，表示两个词之间的具体句法关系。 依存关系是一个核心词与它的依赖之间的二元对称关系。一个句子的核心词通常是动词，所有其他词要么依赖于核心词，要么依赖路径与它联通。 依存关系表示是一个加标签的有向图，其中节点是词汇项，加标签的弧表示依赖关系， 从中心词到依赖。 在20世纪70年代，Robinson提出依存语法中关于依存关系的四条公理： 1. 一个句子中只有一个成分是独立的； 2. 其它成分直接依存于某一成分； 3. 任何一个成分都不能依存与两个或两个以上的成分； 4. 如果A成分直接依存于B成分，而C成分在句中位于A和B之间，那么C或者直接依存于B，或者直接依存于A和B之间的某一成分； 下面是中文句子依存关系示意图：
1.1.1，依存关系 依存结构是加标签的有向图，箭头从中心词指向从属，具体来说，箭头是从head指向child，从该解析树可以看出，每个Token只有一个Head。 1.1.2，关系标签 标签表示从属的语法功能，名词性的标签是： root：中心词，通常是动词 nsubj：名词性主语（nominal subject） dobj：直接宾语（direct object） prep：介词 pobj：介词宾语 cc：连词 其他常用的标签： compound：复合词 advmod：状语 det：限定词 amod：形容词修饰语 上面解释的参考文献： 3. 成分句法分析 & 依存句法分析 Parsing 知识图谱 1.2，能不能在python中做依存句法分析方面的实验呢？ 笔者查了一下，python的spacy库提供依存句法分析方面的模块。 spacy库简介： spaCy是自然语言处理（NLP）任务的一个库。在众多的NLP库中，spaCy独树一帜。spaCy库具有强大的功能，同时它提供一系列优良的特性，库非常易用，以及库总是保持最新。 下面是来自spaCy官网的软件架构图：
2，第三方库 运行本Notebook，需安装spacy库及中英文的算法包，如果没有安装的需要打开一个COMMAND窗口进行安装(注：内地环境安装可能会比较耗时)： $ pip install spacy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ $ conda install -c conda-forge spacy-model-en_core_web_sm $ pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/zh_core_web_sm-3.1.0/zh_core_web_sm-3.1.0.tar.gz 2.1，可能安装不成功的诊断 通常是在开始菜单的Anaconda菜单下运行起来prompt窗口，在prompt窗口执行上面3个命令。有可能因为不是管理员身份执行第二个命令失败，看到这样的提示：
而第二步是要安装英文数据包，如果安装失败了，那么执行实验一的时候，就会load失败，如下图：
解决方法就是用管理员身份打开Prompt命令行窗口，重新执行第二个命令 3，本notebook所做的测试 基于测试数据，在Jupyter Notebook中使用Python做依存句法分析方面的实验。 代码参考文献： 1. spaCy官网 3. Spacy的依存分析 4，引入spacy库 spaCy模块有几个非常重要的类： Doc：Doc对象由Tokenizer构造，然后由管道的组件进行适当的修改。doc对象是token的序列 Span：Span对象是Doc对象的一个切片。 Token：在自然语言处理中，把一个单词，一个标点符号，一个空格等叫做一个token。 Vocab：存储词汇表和语言共享的数据。词汇表使用Lexeme对象和StringStore对象来表示。 Lexeme对象是词汇表Vocab中的一个词条（entry），可以通过similarity()函数计算两个词条的相似性； StringStore类是一个string-to-int的对象，通过64位的哈希值来查找词汇，或者把词汇映射到64位的哈希值 当你在一个文本上调用nlp时，spaCy首先将文本分词，生成一个Doc对象。然后，Doc会经过几个不同的步骤进行处理。Pipeline通常包括一个标记器（tagger）、一个词法器（lemmatizer）、一个解析器（parser）和一个实体识别器（entity recognizer）。每个流水线组件都会返回经过处理的Doc，然后将其传递给下一个组件。
# coding:utf-8 import spacy 5，实验一：针对英文文本做依存句法测试 5.1，载入英文处理算法包 nlp1 = spacy.load('en_core_web_sm') 5.2，生成测试doc英文数据 为简化测试，我们把一段英文字符串传给nlp生成doc doc = nlp1( "spaCy uses the terms head and child to describe the words" ) 5.3，输出依存句法关系 for token in doc: print('{0}({1}) <-- {2} -- {3}({4})'.format(token.text, token.tag_, token.dep_, token.head.text, token.head.tag_)) 输出结果是： spaCy(UH) <-- intj -- uses(VBZ) uses(VBZ) <-- ROOT -- uses(VBZ) the(DT) <-- det -- terms(NNS) terms(NNS) <-- dobj -- uses(VBZ) head(VB) <-- dobj -- uses(VBZ) and(CC) <-- cc -- head(VB) child(NN) <-- conj -- head(VB) to(TO) <-- aux -- describe(VB) describe(VB) <-- xcomp -- uses(VBZ) the(DT) <-- det -- words(NNS) words(NNS) <-- dobj -- describe(VB) 6，实验二：针对中文文本做依存句法测试 6.1，载入中文处理算法包 nlp2 = spacy.load('zh_core_web_sm') 6.2，生成测试doc中文文数据 为简化测试，我们把一段中文字符串传给nlp生成doc doc = nlp2( "小猴子吃了5条香蕉" ) 6.3，输出依存句法关系 for token in doc: print('{0}({1}) <-- {2} -- {3}({4})'.format(token.text, token.tag_, token.dep_, token.head.text, token.head.tag_)) 输出结果是： 小(JJ) <-- amod -- 猴子(NN) 猴子(NN) <-- nsubj -- 吃(VV) 吃(VV) <-- ROOT -- 吃(VV) 了(AS) <-- aux:asp -- 吃(VV) 5(CD) <-- nummod -- 香蕉(NN) 条(M) <-- mark:clf -- 5(CD) 香蕉(NN) <-- dobj -- 吃(VV) 7，实验三：分析一段话 找一篇科技新闻苹果App Store大动作！允许开发者和用户使用第三方支付方式,取下面一段话： 苹果宣布将设立一项基金帮助美国小型开发者。所谓“小型开发者”资质要求是开发者须在2015年6月4日到2021年4月26日之间，在自然年内，美国商店发布的所有App全部收入累计不超过1百万美元，苹果称， 这包含99%的美国开发者，未来将披露关于此基金的细节信息。（该条款只针对美国地区） doc3 = nlp2("苹果宣布将设立一项基金帮助美国小型开发者。所谓“小型开发者”资质要求是开发者须在2015年6月4日到2021年4月26日之间，在自然年内，美国商店发布的所有App全部收入累计不超过1百万美元，苹果称， 这包含99%的美国开发者，未来将披露关于此基金的细节信息。（该条款只针对美国地区）") for token in doc3: print('{0}({1}) <-- {2} -- {3}({4})'.format(token.text, token.tag_, token.dep_, token.head.text, token.head.tag_)) 输出结果是： 苹果(NN) <-- nsubj -- 宣布(VV) 宣布(VV) <-- ROOT -- 宣布(VV) 将(AD) <-- advmod -- 设立(VV) 设立(VV) <-- ccomp -- 宣布(VV) 一(CD) <-- nummod -- 基金(NN) 项(M) <-- mark:clf -- 一(CD) 基金(NN) <-- dobj -- 设立(VV) 帮助(VV) <-- conj -- 设立(VV) 美国(NR) <-- nmod -- 开发者(NN) 小型(JJ) <-- amod -- 开发者(NN) 开发者(NN) <-- dobj -- 帮助(VV) 。(PU) <-- punct -- 宣布(VV) 所谓(JJ) <-- amod -- 开发者(NN) “(PU) <-- punct -- 开发者(NN) 小型(JJ) <-- amod -- 开发者(NN) 开发者(NN) <-- compound:nn -- 要求(NN) ”(PU) <-- punct -- 开发者(NN) 资质(NN) <-- compound:nn -- 要求(NN) 要求(NN) <-- nsubj -- 超过(VV) 是(VC) <-- cop -- 超过(VV) 开发者(NN) <-- nsubj -- 超过(VV) 须(VV) <-- xcomp -- 超过(VV) 在(P) <-- case -- 26日(NT) 2015年(NT) <-- compound:nn -- 26日(NT) 6月(NT) <-- conj -- 26日(NT) 4日(NT) <-- dep -- 6月(NT) 到(CC) <-- cc -- 26日(NT) 2021年(NT) <-- compound:nn -- 26日(NT) 4月(NT) <-- compound:nn -- 26日(NT) 26日(NT) <-- nmod:prep -- 超过(VV) 之间(LC) <-- case -- 26日(NT) ，(PU) <-- punct -- 超过(VV) 在(P) <-- case -- 自然(NN) 自然(NN) <-- nmod:prep -- 超过(VV) 年内(LC) <-- case -- 自然(NN) ，(PU) <-- punct -- 超过(VV) 美国(NR) <-- nmod:assmod -- 商店(NN) 商店(NN) <-- nsubj -- 发布(VV) 发布(VV) <-- acl -- 收入(NN) 的(DEC) <-- mark -- 发布(VV) 所有(DT) <-- det -- 收入(NN) App全部(NR) <-- compound:nn -- 收入(NN) 收入(NN) <-- nsubj -- 超过(VV) 累计(AD) <-- advmod -- 超过(VV) 不(AD) <-- neg -- 超过(VV) 超过(VV) <-- ROOT -- 超过(VV) 1百万(CD) <-- nmod:range -- 超过(VV) 美元(M) <-- mark:clf -- 1百万(CD) ，(PU) <-- punct -- 超过(VV) 苹果(NN) <-- nsubj -- 称(VV) 称(VV) <-- conj -- 超过(VV) ，(PU) <-- punct -- 超过(VV) 这(PN) <-- nsubj -- 包含(VV) 包含(VV) <-- conj -- 超过(VV) 99%(NN) <-- nmod:assmod -- 开发者(NN) 的(DEC) <-- case -- 99%(NN) 美国(NR) <-- nmod:assmod -- 开发者(NN) 开发者(NN) <-- dobj -- 包含(VV) ，(PU) <-- punct -- 超过(VV) 未来(NT) <-- nmod:tmod -- 披露(VV) 将(AD) <-- advmod -- 披露(VV) 披露(VV) <-- conj -- 超过(VV) 关于(P) <-- case -- 基金(NN) 此(DT) <-- det -- 基金(NN) 基金(NN) <-- nmod -- 信息(NN) 的(DEG) <-- case -- 基金(NN) 细节(NN) <-- compound:nn -- 信息(NN) 信息(NN) <-- dobj -- 披露(VV) 。(PU) <-- punct -- 超过(VV) （(PU) <-- punct -- 针对(P) 该(DT) <-- det -- 条款(NN) 条款(NN) <-- nsubj -- 针对(P) 只(AD) <-- advmod -- 针对(P) 针对(P) <-- ROOT -- 针对(P) 美国(NR) <-- nmod:assmod -- 地区(NN) 地区(NN) <-- dobj -- 针对(P) ）(PU) <-- punct -- 针对(P) 8，展望 目前还没有引入可视化模块，看来要手工画一下依存图才能验证处理的是否正确，下一步我们将引入可视化再次做实验 9，下载notebook 下载notebook源代码请进：使用Python做中英文自然语言依存句法分析 |
