NLP课程 北理工自然语言处理课程 NLP基础知识课程 第5-2章 句法结构分析2 共56页.pdf

【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85221980 【全部课程列表】 NLP系列课程 第1章 绪论 共105页.pdf NLP系列课程 第2章 此法分析 共121页.pdf NLP系列课程 第3章 词性标注 共54页.pdf NLP系列课程 第4章 语言模型 共70页.pdf NLP系列课程 第5-1章 句法 结构分析1 共67页.pdf NLP系列课程 第5-2章 句法结构分析2 共56页.pdf NLP系列课程 简单句法分析算法示例 共95页.pdf 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何使计算机理解和生成人类自然语言。在北理工的自然语言处理课程中，句法结构分析是关键的一部分，这有助于机器理解语言的结构和含义。句法分析是自然语言处理中的核心技术，它涉及到将自然语言的句子分解成其组成成分，如短语和子句，以便于进一步的语义分析。 课程中提到了Coke-Younger-Kasami（CYK）算法，这是一种用于解析上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG）的自下而上的分析方法。CYK算法主要用于处理二维文法，它可以确定一个给定的单词序列是否能被一个给定的CFG推导出来，以及如何推导。在解析过程中，算法会构建一个识别矩阵，这个矩阵的大小与输入句子的长度有关，矩阵的每个单元格代表一个特定的子串能否由文法推导出来。 识别矩阵的构造分为几个步骤： 1. 主对角线初始化：矩阵的主对角线根据输入句子的单词填充，从左到右，从上到下。 2. 填充主对角线以上的元素：对于每个单词，查找文法中是否存在规则可以将单词分解为非终结符（非单词的文法符号），并将其填入对应的矩阵位置。 3. 层次填充：从底层向上，检查是否存在文法规则A->BC，使得B和C分别对应矩阵中已填充的子串，若存在，则在对应位置填充非终结符A。 通过这个过程，CYK算法能够逐步构建出输入句子的可能短语结构树，从而实现句法分析。例如，在课程给出的例子中，使用CYK算法分析了句子“他喜欢读书”，这个例子演示了如何将句子分解为词性标注后的单词，并应用文法规则来验证句子的句法结构。 课程还涉及到了概率上下文无关文法（Probabilistic Context-Free Grammar, PCFG），这是一种扩展的上下文无关文法，引入了概率概念，使得文法规则带有概率权重，从而可以量化不同句法结构出现的可能性。PCFG在实际应用中更符合自然语言的统计特性，有助于提高句法分析的准确性。 这门课程深入浅出地介绍了自然语言理解的基础知识，包括句法分析的重要算法——CYK算法，以及概率上下文无关文法的概念，这些是NLP领域的基础工具，对于理解和实现自然语言处理系统至关重要。通过学习这些内容，学生可以具备处理和解析自然语言的基本技能，为进一步的自然语言理解和生成任务打下坚实基础。