选区解析器和依赖解析器之间的区别答案

【问题标题】：Difference between constituency parser and dependency parser选区解析器和依赖解析器之间的区别
【发布时间】：2012-05-11 04:18:15
【问题描述】：

选区解析器和依赖解析器有什么区别？两者有什么不同的用法？

【问题讨论】：

标签： parsing nlp

【解决方案1】：

选区分析树将文本分成子短语。树中的非终结符是短语的类型，终结符是句子中的单词，边缘是未标记的。对于一个简单的句子“John sees Bill”，选区解析将是：

                  Sentence
                     |
       +-------------+------------+
       |                          |
  Noun Phrase                Verb Phrase
       |                          |
     John                 +-------+--------+
                          |                |
                        Verb          Noun Phrase
                          |                |
                        sees              Bill

依赖解析根据单词之间的关系连接单词。树中的每个顶点代表一个词，子节点是依赖于父节点的词，边由关系标记。 “John sees Bill”的依赖解析将是：

              sees
                |
        +--------------+
subject |              | object
        |              |
      John            Bill

您应该使用最接近目标的解析器类型。如果您对句子中的子短语感兴趣，您可能需要选区解析。如果您对单词之间的依赖关系感兴趣，那么您可能需要依赖解析。

斯坦福解析器可以给你任何一个 (online demo)。实际上，它真正起作用的方式是始终使用选区解析器解析句子，然后，如果需要，它会对选区解析树执行确定性（基于规则）的转换，以将其转换为依赖树。

http://en.wikipedia.org/wiki/Dependency_grammar

【讨论】：

关于NLP，成分解析的应用在哪里？依赖解析非常有用，但我究竟可以在哪里使用组成解析输出？
> 基于成分的解析方法提供了类似的信息，但通常必须通过第 11 章中讨论的头部查找规则等技术从树中提炼出来。web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/11.pdf
@arjun 成分解析有很多应用程序。这里仅举一个例子，在从文本中提取信息/关系时，您可能只需要从文本中提取 VP/NP/子句，然后将这些短语/子句对分类为是否指示关系类型。所以在这种情况下，我不一定需要短语/子句中的细粒度关系信息，但我只需要短语/子句跨越文本。这就是选区解析器派上用场的时候。