依存句法分析器

在HanLP中一共有兩種句法分析器

基於神經網路的高效能依存句法分析器

HanLP作者的原文介紹已經寫得比較清楚，唯一要注意的是原文章中介紹的依存句法分析器為早期版本，輸出的依存關係為英文，現在應該變為中文，而且從測試結果看，訓練語料應該已經更新了，但是更新為了那個語料現在還不會是很清楚。

基於最大熵的依存句法分析器

下面是使用的例子

基於神經網路的高效能依存句法分析器

from pyhanlp import *
# 依存句法分析
sentence = HanLP.parseDependency("徐先生還具體幫助他確定了把畫雄鷹、松鼠和麻雀作為主攻目標。")

print
 
(sentence)

for word in sentence.iterator():  # 通過dir()可以檢視sentence的方法
    print("%s --(%s)--> %s" % (word.LEMMA, word.DEPREL, word.HEAD.LEMMA))
print()

# 也可以直接拿到陣列，任意順序或逆序遍歷
word_array = sentence.getWordArray()
for word in word_array:
    print("%s --(%s)--> %s" % (word.LEMMA, word.DEPREL, word.
 
HEAD.LEMMA))
print()

# 還可以直接遍歷子樹，從某棵子樹的某個節點一路遍歷到虛根
CoNLLWord = JClass("com.hankcs.hanlp.corpus.dependency.CoNll.CoNLLWord")
head = word_array[12]
while head.HEAD:
    head = head.HEAD
    if (head == CoNLLWord.ROOT):
        print(head.LEMMA)
    else:
        print("%s --(%s)--> " % (head.LEMMA,
 
 head.DEPREL))

1	徐先生	徐先生	nh	nr	_	4	主謂關係	_	_
2	還	還	d	d	_	4	狀中結構	_	_
3	具體	具體	a	ad	_	4	狀中結構	_	_
4	幫助	幫助	v	v	_	0	核心關係	_	_
5	他	他	r	r	_	4	兼語	_	_
6	確定	確定	v	v	_	4	動賓關係	_	_
7	了	了	u	u	_	6	右附加關係	_	_
8	把	把	p	p	_	15	狀中結構	_	_
9	畫	畫	v	v	_	8	介賓關係	_	_
10	雄鷹	雄鷹	n	n	_	9	動賓關係	_	_
11	、	、	wp	w	_	12	標點符號	_	_
12	松鼠	松鼠	n	n	_	10	並列關係	_	_
13	和	和	c	c	_	14	左附加關係	_	_
14	麻雀	麻雀	n	n	_	10	並列關係	_	_
15	作為	作為	v	v	_	6	動賓關係	_	_
16	主攻	主攻	v	vn	_	17	定中關係	_	_
17	目標	目標	n	n	_	15	動賓關係	_	_
18	。	。	wp	w	_	4	標點符號	_	_

徐先生 --(主謂關係)--> 幫助
還 --(狀中結構)--> 幫助
具體 --(狀中結構)--> 幫助
幫助 --(核心關係)--> ##核心##
他 --(兼語)--> 幫助
確定 --(動賓關係)--> 幫助
了 --(右附加關係)--> 確定
把 --(狀中結構)--> 作為
畫 --(介賓關係)--> 把
雄鷹 --(動賓關係)--> 畫
、 --(標點符號)--> 松鼠
松鼠 --(並列關係)--> 雄鷹
和 --(左附加關係)--> 麻雀
麻雀 --(並列關係)--> 雄鷹
作為 --(動賓關係)--> 確定
主攻 --(定中關係)--> 目標
目標 --(動賓關係)--> 作為
。 --(標點符號)--> 幫助

徐先生 --(主謂關係)--> 幫助
還 --(狀中結構)--> 幫助
具體 --(狀中結構)--> 幫助
幫助 --(核心關係)--> ##核心##
他 --(兼語)--> 幫助
確定 --(動賓關係)--> 幫助
了 --(右附加關係)--> 確定
把 --(狀中結構)--> 作為
畫 --(介賓關係)--> 把
雄鷹 --(動賓關係)--> 畫
、 --(標點符號)--> 松鼠
松鼠 --(並列關係)--> 雄鷹
和 --(左附加關係)--> 麻雀
麻雀 --(並列關係)--> 雄鷹
作為 --(動賓關係)--> 確定
主攻 --(定中關係)--> 目標
目標 --(動賓關係)--> 作為
。 --(標點符號)--> 幫助

麻雀 --(並列關係)--> 
雄鷹 --(動賓關係)--> 
畫 --(介賓關係)--> 
把 --(狀中結構)--> 
作為 --(動賓關係)--> 
確定 --(動賓關係)--> 
幫助 --(核心關係)--> 
##核心##

最大熵依存句法分析器

MaxEntDependencyParser = JClass("com.hankcs.hanlp.dependency.MaxEntDependencyParser")

print("hankcs每天都在寫程式")
print(MaxEntDependencyParser.compute("hankcs每天都在寫程式"))
print("吳彥祖每天都在寫程式")
print(MaxEntDependencyParser.compute("吳彥祖每天都在寫程式"))

hankcs每天都在寫程式
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	寫	寫	v	v	_	0	核心成分	_	_
6	程式	程式	n	n	_	5	內容	_	_

吳彥祖每天都在寫程式
1	吳彥祖	吳彥祖	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	寫	寫	v	v	_	0	核心成分	_	_
6	程式	程式	n	n	_	5	內容	_	_