·依存句法分析

（2）MaxEnt依存句法分析

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），

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

,测试代码见最后，作者原文介绍请 www.hankcs.com/nlp/parsing/to-achieve-the-maximum-entropy-of-the-dependency-parser.html

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.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 _ _

13

c c _ 14 _ _

14

n n _ 10 _ _

15

v v _ 6 _ _

16

v vn _ 17 _ _

17

n n _ 15 _ _

18

wp w _ 4 _ _

--(主谓关系)--> 帮助

--(状中结构)--> 帮助

--(状中结构)--> 帮助

--(核心关系)--> ##核心##

--(兼语)--> 帮助

--(动宾关系)--> 帮助

--(右附加关系)--> 确定

--(状中结构)--> 作为

--(介宾关系)--> 把

--(动宾关系)--> 画

--(标点符号)--> 松鼠

--(并列关系)--> 雄鹰

--(左附加关系)--> 麻雀

--(并列关系)--> 雄鹰

--(动宾关系)--> 确定

--(定中关系)--> 目标

--(动宾关系)--> 作为

--(标点符号)--> 帮助

--(主谓关系)--> 帮助

--(状中结构)--> 帮助

--(状中结构)--> 帮助

--(核心关系)--> ##核心##

--(兼语)--> 帮助

--(动宾关系)--> 帮助

--(右附加关系)--> 确定

--(状中结构)--> 作为

--(介宾关系)--> 把

--(动宾关系)--> 画

--(标点符号)--> 松鼠

--(并列关系)--> 雄鹰

--(左附加关系)--> 麻雀

--(并列关系)--> 雄鹰

--(动宾关系)--> 确定

--(定中关系)--> 目标

--(动宾关系)--> 作为

--(标点符号)--> 帮助

--(并列关系)-->

--(动宾关系)-->

--(介宾关系)-->

--(状中结构)-->

--(动宾关系)-->

--(动宾关系)-->

--(核心关系)-->

##核心##

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

_ _

2

r r _ 5 _ _

3

d d _ 5 _ _

4

d d _ 5 _ _

5

v v _ 0 _ _

6

n n _ 5 _ _

1

n nr _ 5 _ _

2

r r _ 5 _ _

3

d d _ 5 _ _

4

d d _ 5 _ _

5

v v _ 0 _ _

6

n n _ 5 _ _

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