Какой синтаксический разбор: Синтаксический разбор простого предложений — Правила и примеры

Содержание

Памятка «Синтаксический разбор предложения»

Синтаксический разбор предложения

Главные члены предложения

Подлежащее – это главный член предложения, который связан со сказуемым, показывает о ком или о чём говорится в предложении и отвечает на вопросы: кто? что?

Сказуемое — это главный член предложения, который связан с подлежащим, показывает, что о нём говорится и отвечает на вопросы: что делать? что сделать?

Второстепенные члены предложения

Дополнениеэто второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: кого? чего? кому? чему? что? кем? чем? о ком? о чём? (на вопросы косвенных падежей – всех, кроме И.п.) и обозначает предмет.

Определение — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: какая? какое? какой? какие? чей? и обозначает признак предмета.

Обстоятельство — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: как? каким образом? (обстоятельства образа действия), где? когда? откуда? (обстоятельства места), когда? как долго? до каких пор? (обстоятельства времени)

Дикие гуси долго готовились к отлёту.

Синтаксический разбор предложения

Главные члены предложения

Подлежащее – это главный член предложения, который связан со сказуемым, показывает о ком или о чём говорится в предложении и отвечает на вопросы: кто? что?

Сказуемое — это главный член предложения, который связан с подлежащим, показывает, что о нём говорится и отвечает на вопросы: что делать? что сделать?

Второстепенные члены предложения

Дополнениеэто второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: кого? чего? кому? чему? что? кем? чем? о ком? о чём? (на вопросы косвенных падежей – всех, кроме И.п.) и обозначает предмет.

Определение — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: какая? какое? какой? какие? чей? и обозначает признак предмета.

Обстоятельство — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: как? каким образом? (обстоятельства образа действия), где? когда? откуда? (обстоятельства места), когда? как долго? до каких пор? (обстоятельства времени)

Дикие гуси долго готовились к отлёту.

Синтаксический разбор предложения

Главные члены предложения

Подлежащее – это главный член предложения, который связан со сказуемым, показывает о ком или о чём говорится в предложении и отвечает на вопросы: кто? что?

Сказуемое — это главный член предложения, который связан с подлежащим, показывает, что о нём говорится и отвечает на вопросы: что делать? что сделать?

Второстепенные члены предложения

Дополнениеэто второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: кого? чего? кому? чему? что? кем? чем? о ком? о чём? (на вопросы косвенных падежей – всех, кроме И.п.) и обозначает предмет.

Определение — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: какая? какое? какой? какие? чей? и обозначает признак предмета.

Обстоятельство — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы:

как? каким образом? (обстоятельства образа действия), где? когда? откуда? (обстоятельства места), когда? как долго? до каких пор? (обстоятельства времени)

Дикие гуси долго готовились к отлёту.

Синтаксический разбор предложения

Главные члены предложения

Подлежащее – это главный член предложения, который связан со сказуемым, показывает о ком или о чём говорится в предложении и отвечает на вопросы: кто? что?

Сказуемое — это главный член предложения, который связан с подлежащим, показывает, что о нём говорится и отвечает на вопросы: что делать? что сделать?

Второстепенные члены предложения

Дополнениеэто второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы

: кого? чего? кому? чему? что? кем? чем? о ком? о чём? (на вопросы косвенных падежей – всех, кроме И.п.) и обозначает предмет.

Определение — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: какая? какое? какой? какие? чей? и обозначает признак предмета.

Обстоятельство — это второстепенный член предложения, который отвечает на вопросы: как? каким образом? (обстоятельства образа действия), где? когда? откуда? (обстоятельства места), когда? как долго? до каких пор? (обстоятельства времени)

Дикие гуси долго готовились к отлёту.

Синтаксический разбор простого предложения. Виды простых предложений

Синтаксический разбор предложения для многих является одним из самых трудных заданий. Василий Михайлович попробует обобщить все ранее изученное по теме «Простое предложение». О сложном предложении поговорим как-нибудь в другой раз.

Итак, какие бывают предложения?

1. По цели высказывания предложения бывают:

1) Повествовательные (содержат сообщение): Блистая, пробегают облака по голубому небу.

2) Вопросительные (содержат вопрос): Что же мне так больно и так трудно?

3) Побудительные (содержат совет, просьбу, приказ, побуждение к действию): Отворите мне темницу, дайте мне сиянье дня, черноглазую девицу, черногривого коня.

2. По интонации (эмоциональной окраске) разделяются на:

1) Невосклицательные: В избушке позднею порою славянка юная сидит.

2) Восклицательные: Печально я гляжу на наше поколенье!

3. По числу грамматических основ (по структуре) выделяют:

1) Простые (одна грамматическая основа): Приветствую тебя, воинственных славян святая колыбель!

2) Сложные (состоят из двух и более простых предложений, связанных бессоюзной, союзной сочинительной или подчинительной связью): Пусть я кого-нибудь люблю: любовь не красит жизнь мою.

В свою очередь простые предложения бывают:

а) Двусоставные (грамматическая основа состоит из подлежащего и сказуемого): Слеза моя ланит твоих не обожгла ль?

или

Односоставные (грамматическая основа состоит из одного главного члена – подлежащего или сказуемого): Ледяную встречаю руку моей пылающей рукой.

б) Полные: Забавы он делил послушнее раба, звенел в ответ речам обидным.

или

Неполные: Невыразимое смятенье в ее груди…

в) По наличию второстепенных членов:

Распространённые (есть второстепенные члены): Темный лес тянулся по горам кругом.

Нераспространённые (нет второстепенных членов): И скрылся день…

г) Неосложнённые: Но его от всей вселенной я таил до сей поры.

или

Осложнённые: В толпе друг друга мы узнали, сошлись и разойдемся вновь.

Попробуем дать характеристику предложения по этой схеме.

Были все готовы завтра бой затеять новый и до конца стоять…

1) По цели высказывания предложение повествовательное, так как в нём содержится сообщение.

2) По интонации восклицательное.

3) По структуре простое. Грамматическая основа: все были готовы.

4) Двусоставное.

5) Полное.

6) Распространённое (кроме главных членов, есть и второстепенные).

7) Осложнённое (осложнено однородными дополнениями, связанными сочинительным соединительным союзом «и»: О и О).

Естественно, характеристикой синтаксический разбор предложения не заканчивается, а только начинается. Продолжим. Разберём по членам предложения.

Подлежащее – все, выражено определительным местоимением в именительном падеже.

Все что делали? Были готовы – составное именное сказуемое, где были – глагол-связка, выражающий грамматическое значение прошедшего времени изъявительного наклонения, а готовы – именная часть, выраженная кратким прилагательным, несущим основное лексическое значение.

Были готовы к чему? Затеять и стоять – однородные косвенные дополнения, выраженные неопределёнными формами глагола (инфинитивами).

Были готовы когда? Завтра – обстоятельство времени, выраженное наречием.

Затеять что? Бой – прямое дополнение, выраженное существительным с предлогом.

Стоять как? До конца – обстоятельство образа действия, выраженное существительным с предлогом в родительном падеже.

Бой какой? Новый – согласованное нераспространённое определение, выраженное прилагательным.

Надеемся, данная статья поможет вам в изучении русского языка, на котором написаны произведения великого русского поэта Михаила Юрьевича Лермонтова, отрывки из которых использованы в качестве примеров.

© blog.tutoronline.ru, при полном или частичном копировании материала ссылка на первоисточник обязательна.

Правило синтаксический разбор слова

Описание

Сервис позволяет провести автоматический бесплатный синтаксический и морфологический разбор предложения или текста онлайн. Сервис выделяет члены предложения: подлежащее, сказуемое, определение, дополнение, обстоятельство, над каждым словом приводится морфологическая информация о части речи по данному слову. При использовании сервиса учитывайте, что правильность разбора на данный момент составляет примерно 80%, поэтому представленный результат необходимо подвергать тщательной проверке. В комментариях можете указывать найденные ошибки, мы будем стараться их исправить 🙂

Буквы Е и Ё (две разные буквы), наличие орфографических и пунктуационных ошибок в тексте влияют на результат разбора.

Результаты хранятся 7 дней (сохраняйте адрес страницы с разбором вашего предложения).

Справочная информация

Понятие синтаксиса

Синтаксис изучает строение текста, связь между частями речи, предложениями и словосочетаниями. Какие же именно темы затрагивает синтаксис?

Правильное построение и верный состав предложений, а также словосочетаний.

Рассмотрение связующих слов внутри синтаксических единиц.

Темы, относящиеся к синтаксическим единицам, их главная роль в языке.

Определение главных и второстепенных членов предложения, упор на грамматическую основу.

Если обратиться к созданию науки о синтаксисе, то придется углубиться в 19 век. А сами предпосылки появления термина «синтаксис» появились еще в далеком античном мире. Люди принимали синтаксические разбор, как нечто, которое способно прояснить предложение и длинное словосочетание. Спустя время синтаксис помог разбирать не только отдельные части, но и целые тексты.

Понятие синтаксического разбора предложения

Вся наша речь строится на словах, которые мы постоянно собираем в одно предложение. Для того, чтобы понять смысл, идею и посыл, важно провести анализ. Так, в каждом отрывке существуют особые составные части. Синтаксический разбор включает в себя способность найти и выделить основные моменты в тексте, при этом поняв, каким именно является каждое предложение. Оно делится на простое и сложное. Помимо этого, важно учитывать, какой тип связи в тексте. Например, существует согласование, управление или примыкание. Обычно, для этого устанавливается главное слово, по которому и определяется смысл синтаксиса. Затем, по правилу определяется время, наклонение, действующие лица и число главных членов.

Члены предложения: подлежащее, сказуемое, определение, обстоятельство, дополнение

Если бы не было деления на определенные названия, то нельзя бы было вообще понять суть синтаксиса в речи. Но, русскому языку повезло. Здесь есть всё, что необходимо для разбора.

Подлежащее. Главнейший член предложения, без которого буквально не существует нашей речи. Это может быть, как неодушевленный предмет, так и обычный живой человек. Единственные два вопроса, на которые отвечает подлежащие – это «Кто?» и «Что?». Часто употребляемые в роли подлежащего части речи – это существительное или местоимение. На письме выделять необходимо одной неразрывной чертой. Смотрите пример: моя кошка очень любит молоко. В данном предложении подлежащим будет слово «кошка», выраженное обычным существительным женского пола. Или такой пример: он обожает пиццу и морепродукты. А вот здесь подлежащим станет местоимение «он» мужского пола.

Сказуемое. Еще один важный член предложения, которые необходимо подчеркивать двумя неразрывными линиями. Основной вопрос, на который отвечает сказуемое – это «Что делать?» и «Что сделать?», «Каков?», «Кто он / Что он?». Как правило, в 80% случаев сказуемое – это глагол, т.е. действие. Например: мама любит цветы. В данном предложении слово «любит» является сказуемым, так как это действие.

Дополнение. Важный член в предложении, но не являющийся главным. Наоборот, дополнение – второстепенно. Оно относится к предмету, который отвечает на вопрос «Что?» или «Кто?», поставленный в винительном падеже. Подчеркивается такая основа пунктирной линией. Смотрите: я пишу письмо, слушаю песню. Слово «песню» будет дополнением, так как именно оно отвечает на вопрос винительного падежа.

Обстоятельство. Вспомогательная часть в тексте, важная для наполнения и красочности речи. Не было бы данного пункта – было бы скучно, уж поверьте. Итак, обстоятельство – это качество, признак, отвечающий на вопрос «Куда?», «Зачем?», «Когда?», «Как?». А вот и пример подоспел: мы уехали в Париж. Смотрите, было бы неинтересно знать, что люди просто уехали. Намного важнее узнать информация, куда именно было направление. Отсюда находим обстоятельство «в Париж», отвечающее на вопрос «Куда?».

Определение. Для того, чтобы речь была красочной, многогранной, нескучной и разной – важно включать определения. Они отвечают на вопрос «Какой?», «Какая?». Часто в речи определение выражается прилагательным, т.е. частью речь, которая описывает предмет от и до. Поглядите на пример: животные обитают в дремучих джунглях. Слово «дремучий» — как раз является определением, так как отвечает на вопрос «Какой?» помогает конкретнее представить и понять, какими именно являются джунгли.

Как выполнять синтаксический анализ простого и сложного предложения

Чтобы было понятнее, давайте возьмем несколько примеров.

Разбор простого предложения

Алексею вручили медаль за отвагу, мужество и героизм, проявленные в жестоких боях во время Великой Отечественной Войны.

Во-первых, определите основы в предложении: первая часть главная, так как здесь присутствует основное сказуемое, а вторая – придаточная, дополняющая то, о чем говорится в самом начале. По структуре предложение является утвердительным, повествовательным. По эмоциональной окраске восклицание отсутствует. Считая основы, предложение простое, двусоставное и распространенное. Здесь есть осложнение, которое выделяется запятой – как видите, вторая часть четко выражена причастным оборотом.

Разбор сложного предложения

Вчера учитель по английскому языку не записал домашнее задание, мы всем классом ничего не сделали на сегодняшний урок.

Обратите внимание на предложение, в нем есть повествование, т.е. содержится определенный факт, мини-сообщение. Если же судить по эмоциональной окраске, то восклицание отсутствует. Посчитав грамматические основы, делаем вывод, что их целых две. А это означает, что предложение сложное. Смотрите: в первой части основа слова «учитель не записал», а во второй – «мы не сделали». Союзов здесь тоже нет, а это значит, что оно – бессоюзное, но с запятой, которая разделяет две важные части.

Вот, наглядный пример того, как выглядит синтаксический разбор двух типов предложения. Нас учат в школе точно также, просто со временем все забывается.

Порядок разбора

Нас учат по-разному, с чего лучше начинать анализ. Кто-то считает, что приоритетно дать общую характеристику предложению. Другие же, наоборот, придерживаются мнения, что важно определить все части в предложении, а только затем приступать к основной характеристике. Лучше всего более верный вариант скомпоновать в небольшую памятку, чтобы вам же было впоследствии удобнее ею пользоваться.

Для начала прочитайте внимательно исходное предложение с простым карандашом в руке, определив, какова цель высказывания.

После этого посмотрите внимательно на интонацию, которая всегда прописывается в самом конце (вопросительный знак или восклицательный).

Теперь, найдите состав предложения, выделяя карандашом основу. Это может быть, как простое, так и сложное предложение.

Посмотрите, есть ли средства связи между частями, т.е. союзы, которые соединяют две части.

Имеются ли второстепенные члены. Если да, то предложение считается распространенным, т.е. включает в себя разные части речи.

Если можно, то найдите обороты. Они бывают причастными и деепричастными.

Вот так легко можно понять, что же такое синтаксический анализ. На самом деле, все это не сложно, если выучить и понять алгоритм выполнения. Вспомните, как на уроках нас часто «гоняли» и заставляли выполнять домашнее задание на синтаксис каждый раз. Набив руку, каждый школьник за считанные минуты сделает разбор предложения и представит его классу. И еще один момент: никогда не бойтесь больших текстов. Да, они оснащены огромными основами, описаниями, моментами и знаками препинания, но тем они и красочные! Мы охотнее представляем себе что-то в подробных деталях, нежели сухое предложение из пяти слов. Так что, не паникуйте при виде предложения, где полно основ и частей речи. Зато синтаксический анализ получится громоздким, но максимально открытым.

Морфологический разбор слова

Под морфологическим разбором слова понимают полную грамматическую характеристику той или иной словоформы. В ходе данного процесса нужно чётко определить, к какой из частей речи необходимо отнести анализируемое слово, какие у него постоянные и изменяемые признаки, а также в какой из форм его следует употреблять. Кроме того, определяется роль слова в заданном предложении.

Морфологическому разбору подвергаются лишь слова, которые представлены в определённом предложении. Это имеет большое значение, поскольку для русского языка характерно распространение омонимии форм, а также частей речи. Дать правильную характеристику слова, которое представляется изолированно, в отрыве от контекста, практически невозможно.

Важность морфологического разбора слова заключается в том, что быстрее осваиваются грамматические категории, а также они становятся легкоразличимыми в процессе практической деятельности.

При выполнении морфологического разбора, нужно помнить, что не для каждого слова характерно наличие стандартного набора категорий. Кроме того, могут возникнуть затруднения с чёткой идентификацией той или иной категории.

Несмотря на то, что имеются разночтения в сфере морфологического разбора слов, на текущий момент разработаны общие требования. Прежде всего, нужно следовать чёткому алгоритму. При соблюдении установленных требований, гораздо легче осуществлять морфологический разбор того или иного слова. Если отступать от правил, то это будет приводить к возникновению ошибок в ходе анализа, поскольку даже неправильный порядок разбора внесёт хаос в данный процесс.

Действия по морфологическому разбору слова осуществляют в следующей последовательности:

Записывается словоформа слова, которое анализируется – оно должно быть указано так, как его используют в контексте, не подвергая каким-либо изменениям.

Определяется для слова начальная форма. Каждая часть речи характеризуется индивидуальными правилами приведения слов в эту форму. К примеру, для существительного характерно наличие именительного падежа и единственного числа. Что касается глагола, то здесь всегда используется неопределённая форма.

Указывается грамматическое значение анализируемого слова в качестве части речи. К примеру, для существительного это будет предмет, а для глагола – действие.

Определяются грамматические категории, которые являются неизменяемыми. Такие категории также находятся в зависимости от частей речи. Если рассматривать существительное, то оно может быть собственное и нарицательное. Кроме того, используется род, склонение, а также одушевлённость и неодушевлённость. Для глагола характерно наличие возвратности, переходности, вида и спряжения.

Указывается, в какой из форм применяется слово в обозначенном контексте. Категории, которые изменяются, определяются исключительно по словоформе.

Определяется синтаксическая роль слова в указанном предложении. При этом данное предложение рассматривается очень внимательно, так как порой слова выполняют те функции, которые для них несвойственны. Например, существительное преимущественно выступает в качестве подлежащего и дополнения. Что касается глагола, то он бывает сказуемым.

Если в точности придерживаться данного алгоритма, то осуществлять морфологический разбор любого слова становится гораздо удобнее. Более того, это способствует высокому качеству выполняемой работы по проведения морфологического разбора того или иного слова.

Просто о синтаксическом разборе предложения

  1. Охарактеризовать предложение по цели высказывания: повествовательное, вопросительное или побудительное.
  2. По эмоциональной окраске: восклицательное или невосклицательное.
  3. По наличию грамматических основ: простое или сложное.
  4. Затем, в зависимости от того, простое предложение или сложное:
Если простое:

5. Охарактеризовать предложение по наличию главных членов предложения: двусоставное или односоставное, указать, какой главный член предложения, если оно односоставное (подлежащее или сказуемое).

6. Охарактеризовать по наличию второстепенных членов предложения: распространённое или нераспространённое.

7. Указать, осложнено ли чем-либо предложение (однородными членами, обращением, вводными словами) или не осложнено.

8. Подчеркнуть все члены предложения, указать части речи.

9. Составить схему предложения, указав грамматическую основу и осложнение, если оно есть.

Если сложное:

5. Указать, какая связь в предложении: союзная или бессоюзная.

6. Указать, что является средством связи в предложении: интонация, сочинительные союзы или подчинительные союзы.

7. Сделать вывод, какое это предложение: бессоюзное (БСП), сложносочинённое (ССП) сложноподчинённое (СПП).

8. Разобрать каждую часть сложного предложения, как простое, начиная с пункта №5 соседнего столбца.

9. Подчеркнуть все члены предложения, указать части речи.

10. Составить схему предложения, указав грамматическую основу и осложнение, если оно есть.

Пример синтаксического разбора простого предложения


Устный разбор:

Предложение повествовательное, невосклицательное, простое, двусоставное, грамматическая основа: ученики и ученицы учатся, распространённое, осложнено однородными подлежащими.

Письменный:

Повествовательное, невосклицательное, простое, двусоставное, грамматическая основа ученики и ученицы учатся, распространенное, осложненное однородными подлежащими.

Пример разбора сложного предложения


Устный разбор:

Предложение повествовательное, невосклицательное, сложное, связь союзная, средство связи подчинительный союз потому что, сложноподчинённое предложение. Первое простое предложение: односоставное, с главным членом – сказуемым не задали, распространённое, не осложнено. Второе простое предложение: двусоставное, грамматическая основа мы с классом поехали, распространённое, не осложнено.

Письменный:

Повествовательное, невосклицательное, сложное, связь союзная, средство связи подчинительный союз потому что, СПП.

1-е ПП: односоставное, с главным членом – сказуемым не задали, распространенное, не осложнено.

2-е ПП: двусоставное, грамматическая основа – мы с классом поехали, распраненное, не осложнено.

Пример схемы (предложение, после него схема)

Другой вариант синтаксического разбора

Синтаксический разбор. Порядок при синтаксическом разборе.

В словосочетаниях:

  1. Выделяем из предложения нужное словосочетание.
  2. Рассматриваем строение – выделяем главное слово и зависимое. Указываем, какой частью речи является главное и зависимое слово. Далее указываем, каким синтаксическим способом связано данное словосочетание.
  3. И, наконец, обозначаем каким является его грамматическое значение.

В простом предложении:

  1. Определяем, каково предложение по цели высказывания – повествовательное, побудительное или вопросительное.
  2. Находим основу предложения, устанавливаем, что предложение простое.
  3. Далее, необходимо рассказать о том, как построено данное предложение.
  4. Двусоставное оно, либо односоставное. Если односоставное, то определить тип: личное, безличное, назывное или неопределенно личное.
  5. Распространённое или нераспространённое
  6. Неполное или полное. Если предложение является неполным, то необходимо указать, какого члена предложения в нём не хватает.
  7. Если данное предложение чем–либо осложнено, будь то однородные члены или обособленные члены предложения, необходимо это отметить.
  8. Дальше нужно сделать разбор предложения по членам, при этом указав, какими частями речи они являются. Важно соблюдать порядок разбора. Сначала определяются сказуемое и подлежащее, затем второстепенные, которые входят в состав сначала – подлежащего, затем – сказуемого.
  9. Объясняем, почему так или иначе расставлены знаки препинания в предложении.

Сказуемое

  1. Отмечаем, чем является сказуемое — простым глагольным или составным (именным или глагольным).
  2. Указать, чем выражено сказуемое:
  3. простое — какой формой глагола;
  4. составное глагольное — из чего оно состоит;
  5. составное именное — какая употреблена связка, чем выражается именная часть.

В предложении, имеющем однородные члены.

Если перед нами простое предложение, то при его разборе нужно отметить, что это за однородные члены предложения и каким образом связаны друг с другом. Либо посредством интонации, либо и интонации с союзами.

В предложениях с обособленными членами:

Если перед нами простое предложение, то при его разборе, нужно отметить, чем будет являться оборот. Далее, разбираем слова, которые входят в этот оборот по членам предложения.

В предложениях с обособленными членами речи:

Сначала отмечаем, что в данном предложении, есть прямая речь. Указываем прямую речь и текст автора. Разбираем, объясняем, почему так, а не иначе расставлены знаки препинания в предложении. Чертим схему предложения.

В сложносочиненном предложении:

Сначала, указываем, какое предложение по цели высказывания – вопросительное, повествовательное или побудительное. Находим в предложении простые предложения, выделяем в них грамматическую основу.

Находим союзы, с помощью которых соединяются простые предложения в сложном. Отмечаем что это за союзы – противительные, соединительные или разделительные. Определяем значение всего данного сложносочиненного предложения – противопоставление, чередование или перечисление. Объясняем, почему именно таким образом в предложении расставлены знаки препинания. Затем каждое простое предложение, из которых состоит сложное, необходимо разобрать таким же образом, как разбирается простое предложение.

В сложноподчинённом предложении с придаточным (одним)

Сначала, указываем, каким предложение является по цели высказывания. Выделяем грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит сложное. Зачитываем их.

Называем, какое предложение является главным, а какое придаточным. Объясняем, каким именно сложноподчинённым предложением оно является, обращаем внимание на то, как оно построено, чем соединяется придаточное к главному предложению и к чему оно относится.

Объясняем, почему именно так расставлены знаки препинания в данном предложении. Затем, придаточное и главное предложения необходимо разобрать, таким образом, как разбираются простые предложения.

В сложноподчинённом предложении с придаточными (несколькими)

Называем, каким предложение является по цели высказывания. Выделяем грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит сложное, зачитываем их. Указываем, какое предложение является главным, а какое придаточным. Необходимо указать, каковым является подчинение в предложении – либо это параллельное подчинение, либо последовательное, либо однородное. Если существует комбинация нескольких видов подчинения, необходимо это отметить. Объясняем, почему, таким образом, в предложении расставлены знаки препинания. И, в конце, делаем разбор придаточного и главного предложений как простых предложений.

В сложном бессоюзном предложении:

Называем, каким предложение является по цели высказывания. Находим грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит данное сложное предложение. Зачитываем их, называем количество простых предложений, входящих в состав сложного. Определяем, какими по смыслу являются отношения между простыми предложениями. Это может быть – последовательность, причина со следствием, противопоставление, одновременность, пояснение или дополнение.

Отмечаем, каковы особенности строения данного предложения, каким именно сложноподчинённым предложением оно является. Чем в данном предложении соединены простые и к чему они относятся.

Объясняем, почему именно таким образом в предложении расставлены знаки препинания.

В сложном предложении, в котором присутствуют разные виды связи.

Называем, каким по цели высказывания, является данное предложение. Находим и выделяем грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит сложное, зачитываем их. Устанавливаем, что данное предложение будет являться предложением, в котором присутствуют разные виды связи. Почему? Определяем, какие связи присутствуют в данном предложении – союзная сочинительная, подчинительная или какие – либо другие.

По смыслу устанавливаем, каким образом в сложном предложении сформированы простые. Объясняем, почему именно таким образом расставлены в предложении знаки препинания. Все простые предложения, из которых составлено сложное, разбираем таким образом, как разбирается простое предложение.

Всё для учебы » Русский язык » Синтаксический разбор предложения

Чтобы добавить страницу в закладки, нажмите Ctrl+D.

Если страница помогла, сохраните её и поделитесь ссылкой с друзьями:

Группа с кучей полезной информации (подпишитесь, если предстоит ЕГЭ или ОГЭ):

Единицы синтаксиса

Синтаксис изучает связь слов внутри словосочетаний или предложений. Таким образом, единицами синтаксиса являются словосочетания и предложения – простые или сложные. В этой статье мы будем говорить о том, как сделать синтаксический разбор предложения, а не словосочетания, хотя нередко в школе просят сделать и его.

Зачем нужен синтаксический разбор предложения

Синтаксический разбор предложения предполагает подробное рассмотрение его структуры. Это совершенно необходимо для того, чтобы правильно поставить знаки препинания. Кроме того, это помогает понять связь слов внутри фразы. В ходе синтаксического разбора, как правило, даётся характеристика предложения, определяются все члены предложения и вытесняется, какими частями речи они выражены. Это так называемый полный синтаксический разбор. Но иногда этот термин используется в отношении короткого, частичного, синтаксического разбора, в ходе которого ученик только подчёркивает члены предложения.

Члены предложения

Среди членов предложения всегда сначала выделяют главные: подлежащее и сказуемое. Они, как правило, составляют грамматическую основу. Если в предложении одна грамматическая основа, оно простое, более одной – сложное.

Грамматическая основа может состоять как из двух главных членов, так и включать в себя только один из них: или только подлежащее, или только сказуемое. Во втором случае мы говорим, что предложение односоставное. Если же присутствуют оба главных члена – двусоставное.

Если, кроме грамматической основы, слов в предложении нет, оно называется нераспространённым. В распространенном предложении есть также второстепенные члены: дополнение, определение, обстоятельство; частным случаем определения является приложение.

если в предложении есть слова, которые членами предложения не являются (например, обращение), оно все равно считается нераспространенным.

Выполняя разбор, необходимо называть и часть речи, которой выражен тот или иной член предложения. Этот навык ребята отрабатывают, изучая в 5 классе русский язык.

Характеристика предложения

Чтобы дать характеристику предложению, надо указать надо его описать

  • по цели высказывания;
  • по интонации;
  • по количеству грамматических основ и так далее.

Ниже мы предлагаем план характеристики предложения.

По цели высказывания: повествовательное, вопросительное, побудительное.

По интонации: восклицательное или невосклицательное.

Восклицательными могут быть любые по цели высказывания предложения, а не только побудительные.

По количеству грамматических основ: простое или сложное.

Если предложение простое, движемся дальше по плану; если сложное, путь отсюда придется пройти несколько раз: столько, сколько частей в сложном.

По количеству главных членов в грамматической основе: односоставное или двусоставное.

Если предложение односоставное, надо определить его вид: назывное, определённо-личное, неопределённо-личное, безличное.

По наличию второстепенных членов: распространённое или нераспространённое.

Если предложение чем-то осложнено, то это также надо указать. Это план синтаксического разбора предложения; лучше его придерживаться.

Осложнённое предложение

Предложение может быть осложнено обращением, вводными и вставными конструкциями, однородными членами, обособленными членами, прямой речью. Если какой-то из этих видов осложнений присутствует, то надо указать, что предложение осложненное, и написать чем.

Если предложение сложное

Если необходимо сделать разбор сложного предложения, надо сначала указать, что оно сложное, и определить его тип: союзное или бессоюзное, а если союзное, то еще и сложносочиненное или сложноподчиненное. Затем охарактеризовать каждую из частей с точки зрения состава грамматической основы (двусоставное или односоставное, тип односоставного) и наличия/ отсутствия второстепенных членов.

В таблице приведены второстепенные члены и их вопросы.

Второстепенные члены предложения

Вопросы

Кого? чего? кому? чему? кем? чем? о ком? о чем?

Какой? чей? который по счету?

Где? когда? куда? откуда? почему? зачем? как? в какой степени?

Второстепенные члены могут быть выражены разными частями речи, например определение:

шерстяная юбка – прилагательное;

юбка из шерсти – существительное;

юбка отглаженная – причастие;

привычка побеждать – инфинитив…

Пример синтаксического разбора предложения

Подчеркнем грамматические основы. Их две: знал и ты переехала . Определим части речи: знал – сказуемое, выражено глаголом в личной форме и т.д.

Теперь подчеркиваем второстепенные члены:

Переехала откуда? из деревни – обстоятельство, выражено существительным; куда? в город – тоже обстоятельство, тоже выражено существительным. Маша – это обращение, оно не является членом предложения.

Теперь дадим характеристику. Предложение повествовательное, невосклицательное, сложное, союзное, сложноподчиненное.

Первая часть «не знал» неполная, нераспространенная.

Вторая часть двусоставная, распространенная. Осложнено обращением.

По окончании разбора надо составить схему сложного предложения.

Что мы узнали?

Синтаксический разбор призван помочь понять структуру предложения, поэтому необходимо указать все, что может быть с ней связано. Выполнять разбор лучше по плану, тогда больше шансов, что вы ничего не забудете. Необходимо не только подчеркнуть члены предложения, но и определить части речи, и дать характеристику предложению.

Синтаксический анализ | Руководство по обработке естественного языка (часть 11)

Эта статья была опубликована в рамках блога Data Science Blogathon

Введение

Эта статья является частью продолжающейся серии блогов по обработке естественного языка (NLP). В предыдущей статье мы обсудили технику извлечения сущностей под названием «Распознавание именованных сущностей». Существует еще одна техника извлечения сущностей, которая также является популярной, под названием Тематическое моделирование , которую мы обсудим в последующих статьях нашей серии блогов.

Итак, в этой статье мы углубимся в синтаксический анализ, который является одним из важнейших уровней НЛП.

Это одиннадцатая часть серии блогов, посвященных пошаговому руководству по обработке естественного языка.

 

Содержание

1. Что такое синтаксический анализ?

2.  В чем разница между синтаксическим и лексическим анализом?

3. Что такое парсер?

4.  Каковы различные типы синтаксических анализаторов?

5.  Что такое деривация и ее виды?

6.  Какие типы парсинга основаны на деривации?

7. Что такое дерево разбора?

Что такое синтаксический анализ?

Синтаксический анализ определяется как анализ, сообщающий нам логическое значение определенных предложений или частей этих предложений.Нам также необходимо учитывать правила грамматики, чтобы определить логическое значение, а также правильность предложений.

Или, говоря простыми словами, синтаксический анализ — это процесс анализа естественного языка с использованием правил формальной грамматики. Мы применяли грамматические правила только к категориям и группам слов, а не к отдельным словам.

Синтаксический анализ в основном присваивает тексту семантическую структуру. Он также известен как синтаксический анализ или синтаксический анализ. Слово «разбор» происходит от латинского слова «pars», что означает «часть».Синтаксический анализ имеет дело с синтаксисом естественного языка. В синтаксическом анализе использовались грамматические правила.

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять:

Рассмотрим следующее предложение:

  Приговор: Иди в школу мальчик  

Приведенное выше предложение логически не передает его смысла, а его грамматическая структура неверна. Итак, синтаксический анализ говорит нам, передает ли то или иное предложение свое логическое значение или нет, и правильна ли его грамматическая структура.

Как мы уже обсуждали этапы или различные уровни НЛП, третий уровень НЛП — это синтаксический анализ, или синтаксический анализ, или синтаксический анализ. Основная цель этого уровня — извлечь точное значение, или, говоря простыми словами, можно сказать, найти словарное значение из текста. Синтаксический анализ проверяет текст на осмысленность по сравнению с правилами формальной грамматики.

Например, рассмотрим следующее предложение

  Предложение: «горячее мороженое»  

Приведенное выше предложение будет отклонено семантическим анализатором.

Теперь давайте формально определим синтаксический анализ,

В приведенном выше смысле синтаксический анализ или синтаксический анализ можно определить как процесс анализа строк символов на естественном языке в соответствии с правилами формальной грамматики.

Разница между лексическим и синтаксическим анализом

Целью лексического анализа является очистка данных и извлечение признаков с помощью таких методов, как

.
  • Выемка,
  • Лемматизация,
  • Исправление слов с ошибками и т. д.

Но, наоборот, в синтаксическом анализе наша цель:

  • Найти роль слов в предложении,
  • Интерпретация отношений между словами,
  • Интерпретируйте грамматическую структуру предложений.

Давайте рассмотрим следующий пример с двумя предложениями:

  Предложения:
   Патна — столица штата Бихар.
   Является ли Патна столицей Бихара?  

В обоих предложениях все слова одинаковы, но только первое предложение синтаксически правильное и легко понятное.

Но мы не можем провести эти различия, используя основные методы лексической обработки. Поэтому нам требуются более сложные методы обработки синтаксиса, чтобы понять отношения между отдельными словами в предложении.

Синтаксический анализ рассматривает в предложении следующие аспекты, которых нет в лексике:

Порядок слов и значение

Целью синтаксического анализа является выявление зависимости слов от других слов в документе.Если мы изменим порядок слов, то это затруднит понимание предложения.

Сохранение стоп-слов

Если убрать стоп-слова, то это может вообще изменить смысл предложения.

Морфология слов

Формирование стемминга, лемматизация приведет слова к их базовой форме, тем самым изменив грамматику предложения.

Части речи слов в предложении

Очень важно определить правильную часть речи в слове.

Например, Рассмотрим следующие фразы:

  ‘порезы на руке’ (Здесь ‘порезы’ — существительное)
   ‘он режет ананас’ (Здесь ‘режет’ – глагол)  

Что такое синтаксический анализатор?

Парсер используется для реализации задачи разбора.

Теперь давайте посмотрим, что такое парсер?

Он определяется как программный компонент, который предназначен для приема входных текстовых данных и дает структурное представление ввода после проверки правильности синтаксиса с помощью формальной грамматики.Он также генерирует структуру данных, как правило, в форме дерева синтаксического анализа, абстрактного синтаксического дерева или другой иерархической структуры.

Источник изображения: Google Images

Мы можем понять актуальность синтаксического анализа в НЛП с помощью следующих точек:

  • Анализатор может использоваться для сообщения о любой синтаксической ошибке.
  • Помогает исправить часто возникающие ошибки, чтобы можно было продолжить обработку оставшейся части программы.
  • Дерево разбора создано с помощью парсера.
  • Парсер используется для создания таблицы символов, которая играет важную роль в НЛП.
  • Парсер также используется для создания промежуточных представлений (IR).

Различные типы парсеров

Как уже говорилось, синтаксический анализатор — это процедурная интерпретация грамматики. Он пытается найти оптимальное дерево для конкретного предложения после поиска в пространстве множества деревьев.

Давайте обсудим некоторые из доступных парсеров:

  • Анализатор рекурсивного спуска
  • Парсер Shift-Reduce
  • Анализатор диаграмм
  • Парсер регулярных выражений

Анализатор рекурсивного спуска

Это одна из самых простых форм синтаксического анализа. Ниже приведены некоторые важные моменты, касающиеся синтаксического анализатора рекурсивного спуска:

  • Процесс осуществляется сверху вниз.
  • Пытается проверить правильность синтаксиса входного потока.
  • Сканирует вводимый текст слева направо.
  • Необходимая операция для этих типов парсеров — сканировать символы из входного потока и сопоставлять их с терминалами с помощью грамматики.

Анализатор сдвига-уменьшения

Вот некоторые из важных моментов парсера сдвига и уменьшения:

  • Это следует простому восходящему процессу.
  • Он направлен на поиск последовательности слов и фраз, которая соответствует правой части грамматического произведения, и заменяет их левой частью произведения.
  • Пытается найти последовательность слов, которая продолжается до тех пор, пока не будет сокращено все предложение.
  • Проще говоря, этот синтаксический анализатор начинается с входного символа и стремится построить дерево синтаксического анализа до начального символа.

Анализатор диаграмм

Вот некоторые из важных моментов парсера диаграмм:

  • В основном этот синтаксический анализатор полезен для неоднозначных грамматик, включая грамматики естественных языков.
  • Он применяет концепцию динамического программирования к задачам синтаксического анализа.
  • Из-за динамического программирования он сохраняет частичные гипотетические результаты в структуре, называемой «диаграммой».
  • «Диаграмму» также можно повторно использовать в различных сценариях.

Анализатор регулярных выражений

Это один из наиболее часто используемых парсеров. Ниже приведены некоторые важные моменты, касающиеся синтаксического анализатора регулярных выражений:

.
  • Он использует регулярное выражение, определенное в форме грамматики поверх строки с POS-тегом.
  • По сути, он использует эти регулярные выражения для разбора входных предложений и создания из них дерева разбора.

Что такое деривация?

Нам нужна последовательность продукционных правил, чтобы получить входную строку. Вывод – это набор правил производства. Во время синтаксического анализа мы должны определить нетерминал, который подлежит замене, а также определить продукционное правило, с помощью которого нетерминал будет заменен.

Типы происхождения

В этом разделе мы обсудим два типа производных, которые можно использовать для решения, какой нетерминал заменить продукционным правилом:

Крайняя левая производная

В крайнем левом выводе сентенциальная форма ввода сканируется и заменяется слева направо.В этом случае сентенциальная форма известна как левая сентенциальная форма.

Самая правая производная

В крайнем левом выводе сентенциальная форма ввода сканируется и заменяется справа налево. В этом случае сентенциальная форма называется право-сентенциальной формой.

 

Типы анализа

Наследование делит синтаксический анализ на следующие два типа:

Источник изображения: Google Images

Анализ сверху вниз

При синтаксическом анализе сверху вниз синтаксический анализатор начинает создавать дерево синтаксического анализа из начального символа, а затем пытается преобразовать начальный символ во входные данные.Наиболее распространенная форма нисходящего разбора использует рекурсивную процедуру для обработки ввода, но ее основным недостатком является возврат .

Анализ снизу вверх

При анализе снизу вверх анализатор начинает работать с входным символом и пытается построить дерево анализатора до начального символа.

Что такое дерево разбора?

Представляет собой графическое изображение деривации. Начальный символ вывода считается корневым узлом дерева синтаксического анализа, а листовые узлы являются терминалами, а внутренние узлы не являются терминалами.

Самое полезное свойство дерева синтаксического анализа состоит в том, что обход дерева по порядку даст исходную входную строку.

Например, Рассмотрим следующее предложение:

  Приговор: собака увидела человека в парке  

После анализа предложения сформированное дерево разбора показано ниже:

Источник изображения: Google Images

На этом мы завершаем часть 11 серии блогов по обработке естественного языка!

Другие записи в моем блоге

Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге.

Предыдущие записи блога Data Science.

LinkedIn

Вот мой профиль Linkedin на случай, если вы захотите связаться со мной. Я буду счастлив быть связанным с вами.

Электронная почта

По любым вопросам вы можете написать мне на Gmail .

Конечные примечания

Спасибо за внимание!

Надеюсь, вам понравилась статья. Если вам это нравится, поделитесь им с друзьями тоже. Что-то не упомянуто или хотите поделиться своими мыслями? Не стесняйтесь комментировать ниже, и я свяжусь с вами. 😉

Медиафайлы, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению Автора.

Родственные

Синтаксический анализ: Обзор | Шаги аналитики

Обработка естественного языка (NLP) — очень интересная область изучения машинного обучения, которая позволяет компьютерам понимать естественный язык людей.Чтобы понять сложность языков, необходимо изучить и проанализировать сложные закономерности с помощью различных процессов, начиная с шумной и неполной обработки голосового ввода и заканчивая лексической идентификацией, синтаксическим и семантическим анализом и интерпретацией языка в контексте.

 

В этой статье мы в основном сосредоточимся на синтаксическом анализе, который является важной частью НЛП. Мы собираемся обсудить следующее вкратце:

 

 

(Подробнее: руководство по НЛП для начинающих)


 

Синтаксический анализ

 

Первый вопрос, который обязательно задаст каждый: что такое синтаксический анализ? Синтаксический анализ описывается как изучение логического значения определенных фраз или частей предложений.

 

  • Это процесс анализа естественного языка с помощью правил формальной грамматики для выяснения словарного значения любого предложения.

  • Это третья фаза НЛП, и она работает только с группой слов или предложений.

  • Не работает с отдельными словами, поскольку отдельные слова не определяют общую грамматику любого предложения.

 

Синтаксический анализ также известен как синтаксический анализ или синтаксический анализ.Для реализации задачи парсинга используем парсеры. Теперь давайте узнаем, что такое парсеры.

 

(Обязательно к прочтению: вопросы интервью НЛП)

 

 

О парсере

 

Мы уже знаем, что синтаксические анализаторы используются для реализации синтаксического анализа, но каково определение синтаксического анализатора? Он описывается как программный компонент, предназначенный для приема входных текстовых данных и предоставления структурного представления данных после проверки правильности синтаксиса с использованием формальной грамматики.

 

Он также создает структуру данных, которая часто имеет форму дерева синтаксического анализа, абстрактного синтаксического дерева или другой иерархической структуры. После поиска в пространстве множества деревьев он пытается определить идеальное дерево для определенного текста.

 

Какие существуют типы синтаксического анализа ?

 

Обычно существует два типа синтаксического анализа: синтаксический анализ сверху вниз и синтаксический анализ снизу вверх.

 

При синтаксическом анализе сверху вниз синтаксический анализатор строит дерево синтаксического анализа из начального символа, а затем пытается преобразовать начальный символ во входные данные. Рекурсивный метод используется для обработки ввода в наиболее популярном типе нисходящего анализа, но у него есть один существенный недостаток: поиск с возвратом.

 

Принимая во внимание, что при синтаксическом анализе снизу вверх синтаксический анализатор начинает с входного символа и продвигается вверх до начального символа, пытаясь создать дерево синтаксического анализа. Теперь эти типы парсинга используются разными парсерами.

 

(Также читайте: Применение НЛП)

 

Какие существуют типы парсеров ?

 

Доступны следующие типы синтаксических анализаторов:

 

  1. Анализатор рекурсивного спуска:

 

Это точечный синтаксический анализатор, часто используемый при синтаксическом анализе. Он следует нисходящему процессу, в котором он проверяет правильность синтаксиса ввода, сканируя текст слева направо.

 

Для синтаксических анализаторов такого типа необходимая операция — считывание символов из входного потока и сопоставление их с терминалами с использованием грамматики. Мы узнаем о грамматике позже в этой статье.

 

 

  1. Анализатор сдвига-уменьшения:

 

Парсеры Shift-reduce используют восходящий процесс, в отличие от парсеров рекурсивного спуска. Его цель состоит в том, чтобы найти слова и фразы, соответствующие правой части грамматического произведения, заменить их левой частью и попытаться найти последовательность слов, которая продолжается до тех пор, пока все предложение не будет сокращено.

 

Таким образом, этот синтаксический анализатор начинается с входного символа и строит дерево синтаксического анализа вплоть до начального символа.

 

 

  1. Анализатор диаграмм:

 

Анализатор диаграмм в основном используется для неоднозначных грамматик, таких как грамматики естественных языков. Он решает трудности синтаксического анализа, используя идею динамического программирования. Он сохраняет частично теоретические выводы в структуре, называемой «диаграммой», как следствие динамического программирования.«Диаграмму» также можно использовать в различных ситуациях.

 

 

  1. Парсер регулярных выражений:

 

Это один из самых популярных парсеров. Поверх строки с POS-тегом он применяет регулярное выражение, определенное в форме грамматики. По сути, он анализирует входные фразы с помощью регулярных выражений и в результате генерирует дерево разбора.

 

Теперь, когда мы знаем типы синтаксического анализа и типы синтаксических анализаторов, давайте рассмотрим еще одну важную тему — Деревья синтаксического анализа.(Источник)

 

(Предлагаемый блог: Методы анализа текста)

 

Деревья разбора

 

Дерево синтаксического анализа — это графическое представление деривации. Корневой узел дерева синтаксического анализа является начальным символом вывода, тогда как листовые узлы являются терминалами, а внутренние узлы не являются терминалами. Самая полезная характеристика дерева синтаксического анализа заключается в том, что оно создает исходную входную строку при последовательном обходе.


 

О грамматике

 

Разбор выполняется для анализа грамматики предложения, поэтому мы должны иметь базовое представление о концепции грамматики. Для объяснения синтаксической структуры правильно построенных программ большое значение имеет грамматика. Они подразумевают синтаксические нормы диалога на естественных языках в литературном смысле.

 

С момента появления естественных языков, таких как английский, хинди и другие, лингвисты стремились определить грамматику.Теория формальных языков также полезна в компьютерных науках, особенно в области языков программирования и структур данных.

 

Например, в языке программирования C точные правила грамматики определяют, как функции создаются из списков и инструкций.

 

(Рекомендуемый блог: Очистка текста и предварительная обработка в НЛП)

 

Какие существуют типы грамматики ?

 

Здесь мы перечислим три типа грамматики: грамматика групп, грамматика зависимостей и контекстно-свободная грамматика.

 

  1. Грамматика избирательного округа:

 

Грамматика округа также известна как структура фраз и предложена Ноамом Хомским. Он основан на отношении избирательности (отсюда и название) и полностью противоположен грамматике зависимостей.

 

Структура предложения в этом типе грамматики рассматривается через призму отношений избирательного округа во всех соответствующих рамках. Связь с избирательным округом происходит от разделения подлежащего и сказуемого в латинской и греческой грамматике.

 

Именная группа NP и глагольная группа VP используются для понимания основной структуры предложения. Дерево синтаксического анализа, использующее грамматику избирательного округа, известно как дерево синтаксического анализа на основе избирательного округа.

 

 

  1. Грамматика зависимостей:

 

Ниже приведены наиболее важные аспекты грамматики зависимостей и отношения зависимостей:

 

  • Языковые единицы, т.е.е. слова связаны между собой направленными связями в DG.

  • Глагол занимает центральное место в структуре предложения.

  • По направленной связи все остальные синтаксические элементы относятся к глаголу. Зависимости — это рассматриваемые синтаксические компоненты.

 

Деревья синтаксического анализа, использующие грамматику зависимостей, называются деревьями синтаксического анализа на основе зависимостей.

 

 

  1. Контекстно-свободная грамматика:

 

Контекстно-свободная грамматика (CFG) — это надмножество обычной грамматики и нотация для описания языков.Следующие 4 компонента, состоящие из конечного набора правил грамматики:

 

 

Обозначается буквой V. Нетерминалы — это синтаксические переменные, представляющие группы строк, которые грамматика генерирует для помощи в определении языка.

 

 

Он также известен как токены и определяется символом Σ. Основные символы терминалов используются для создания строк.

 

 

P — его символ.Набор определяет возможные комбинации терминалов и нетерминалов. Нетерминалы, стрелка и терминалы составляют каждую продукцию (P) (последовательность терминалов). Нетерминалы называются левой стороной производства, тогда как терминалы называются правой стороной.

 

 

Производственный процесс начинается со стартового знака. Буква S обозначает это. Начальный символ всегда является неконечным символом.


 

Синтаксический анализ и лексический анализ:

 

Основное различие между синтаксическим анализом и лексическим анализом заключается в том, что лексический анализ связан с очисткой данных и извлечением признаков с помощью таких методов, как выделение корней, лемматизация, исправление слов с ошибками и многие другие.Тогда как при синтаксическом анализе анализируются роли, которые играют слова в предложении, определяются отношения между разными словами в предложении и интерпретируется грамматическая структура предложения.

 

Например, если мы рассмотрим два предложения:

 

«Дели — столица Индии» и «Дели — столица Индии?»

 

В этих двух предложениях слова одинаковые, однако первое предложение более разборчиво, чем второе, что делает первое синтаксически правильным.Однако, используя базовые подходы к лексической обработке, мы не можем провести эти различия.

 

В результате для понимания связи между отдельными словами во фразе требуются более совершенные алгоритмы обработки синтаксиса. На следующей диаграмме показана связь между лексическим анализом и синтаксическим анализом:


Взаимодействие лексического анализатора и парсера


В синтаксическом анализе используются следующие методы, которые не используются в лексическом анализе.

 

 

Целью синтаксического анализа является определение связи между словами в документе. Будет сложно понять высказывание, если слова переставлены в другой последовательности.

 

 

 

Можно полностью изменить значение фразы, удалив стоп-слова. Таким образом, стоп-слова должны быть сохранены.

 

 

 

Выделение корней и лемматизация приведут слова к их простейшей форме, изменив синтаксис предложения.

 

 

  • Части речи слов в предложении:

 

Очень важно определить правильную часть речи слова.

 

(Лучшее чтение: Текстовая аналитика и модели в НЛП)


 

Заключение

 

НЛП с каждым днем ​​становится все более и более популярным, так как имеет множество приложений, таких как чат-боты, голосовые помощники, распознавание речи и многое другое.Синтаксический анализ — очень важная часть НЛП, помогающая понять грамматическое значение любого предложения. В этой статье мы обсудили определение синтаксического анализа или синтаксического анализа, поговорили о типах парсеров и разобрались с базовой концепцией грамматики. Мы также узнали разницу между синтаксическим анализом и лексическим анализом.

Насколько важна точность синтаксического анализа? Эмпирическая оценка анализа настроений на основе правил

  • Андор Д., Альберти С., Вайс Д., Северин А., Преста А., Ганчев К., Петров С., Коллинз М. (2016) Глобально нормализованные нейронные сети на основе переходов.arXiv: 1603.06042 [cs.CL]

  • Асми А., Ишая Т. (2012) Идентификация отрицания и расчет в анализе настроений. В: Вторая международная конференция по достижениям в области интеллектуального анализа информации и управления ею, стр. 1–7

  • Ауэ А., Гамон М. (2005 г.) Настройка классификаторов настроений для новых областей: тематическое исследование. В: Материалы 5-й международной конференции по последним достижениям в обработке естественного языка (RANLP 2015), Боровец, Болгария. https://www.майкрософт.com/en-us/research/publication/customizing-sentiment-classifiers-to-new-domains-a-case-study/

  • Ballesteros M, Nivre J (2012) Maltoptimizer: система для оптимизации парсера солода. In: Chair NCC, Choukri K, Declerck T, Dogan MU, Maegaard B, Mariani J, Moreno A, Odijk J, Piperidis S (eds) Материалы восьмой международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC’12). Европейская ассоциация языковых ресурсов (ELRA), Стамбул

    Google ученый

  • Бендер Э.М., Фликингер Д., Опен С., Чжан И. (2011) Оценка парсером локальных и нелокальных глубоких зависимостей в большом корпусе.В: Материалы конференции 2011 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Ассоциация вычислительной лингвистики, Эдинбург, Шотландия, Великобритания, стр. 397–408. http://www.aclweb.org/anthology/D11-1037

  • Берзак Ю., Хуанг Ю., Барбу А., Корхонен А., Кац Б. (2016) Предвзятость и согласие в синтаксических аннотациях. arXiv:1605.04481 [cs.CL]

  • Branavan SRK, Silver D, Barzilay R (2012) Учимся побеждать, читая руководства в рамках Монте-Карло.J Artif Int Res 43 (1): 661–704. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2387915.2387932

  • Buyko E, Hahn U (2010) Оценка влияния альтернативных кодировок графа зависимостей на решение задач извлечения событий. В: Материалы конференции 2010 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Ассоциация вычислительной лингвистики, Кембридж, Массачусетс, стр. 982–992. http://www.aclweb.org/anthology/D10-1096

  • Chen D, Manning C (2014) Быстрый и точный анализатор зависимостей с использованием нейронных сетей.В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP), Доха, Катар, стр. 740–750. http://www.aclweb.org/anthology/D14-1082

  • Чой Дж. Д., МакКаллум А. (2013) Анализ зависимостей на основе перехода с выборочным ветвлением. В: Материалы 51-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики (том 1: длинные статьи), София, Болгария, стр. 1052–1062. http://www.aclweb.org/anthology/P13-1104

  • Кларк С., Копестейк А., Карран Дж. Р., Чжан И., Гербелот А., Хаггерти Дж., Ан Б. Г., Вик К. В., Рознер Дж., Куммерфельд Дж., Доуборн Т. (2009) Крупномасштабная синтаксическая обработка: анализ сети.Технический отчет. Университет Джона Хопкинса

  • Коэн С.Б., Гомес-Родригес С., Сатта Г. (2011) Точный вывод для генеративного вероятностного непроективного анализа зависимостей. В: Материалы конференции 2011 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP), Ассоциация вычислительной лингвистики, стр. 1234–1245. http://www.aclweb.org/anthology/D11-1114

  • ДеНиф С., Найт К. (2009) Синхронный машинный перевод, примыкающий к дереву.В: Материалы конференции 2009 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Ассоциация вычислительной лингвистики, Сингапур, стр. 727–736. http://www.aclweb.org/anthology/D/D09/D09-1076

  • Дайер К., Бальестерос М., Линг В., Мэтьюз А., Смит Н.А. (2015) Анализ зависимостей на основе переходов с долговременной кратковременной памятью стека. В: Материалы 53-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й международной совместной конференции по обработке естественного языка (том 1: длинные статьи), Ассоциация компьютерной лингвистики, Пекин, Китай, стр. 334–343.http://www.aclweb.org/anthology/P15-1033

  • Эйснер Дж. (1996) Три новые вероятностные модели анализа зависимостей: исследование. В: Материалы 16-й международной конференции по компьютерной лингвистике (COLING-96), Сан-Франциско, Калифорния, США, стр. 340–345

  • Фаргалы А., Шаалан К. (2009) Обработка арабского естественного языка: проблемы и решения. ACM Trans Asian Lang Inf Process (TALIP) 8(4):14:1–14:22. дои: 10.1145/1644879.1644881

    Google ученый

  • Goldberg Y, Nivre J (2012) Динамический оракул для синтаксического анализа зависимостей. В: Материалы 24-й международной конференции по компьютерной лингвистике (COLING), Ассоциация компьютерной лингвистики, стр. 959–976. http://aclweb.org/anthology/C/C12/C12-1059.pdf

  • Гомес-Родригес C (2016) Ограниченная непроективность: охват против эффективности.Компьютерный лингвист 42 (4): 809–817. doi: 10.1162/COLI_a_00267

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Гомес-Родригес С., Кэрролл Дж., Вейр Д. (2008) Дедуктивный подход к разбору зависимостей. В: Материалы 46-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка (ACL’08:HLT), Ассоциация компьютерной лингвистики, стр. 968–976. http://www.aclweb.орг/антология/P/P08/P08-1110

  • Гомес-Родригес С., Кэрролл Дж. А., Вейр Д. Д. (2011) Схемы анализа зависимостей и слегка непроектный анализ зависимостей. Компьютерный лингвист 37(3):541–586

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Гото И., Утияма М., Ониши Т., Сумита Э. (2011) Сравнительное исследование синтаксических анализаторов для патентного машинного перевода. В: Материалы 13-го саммита по машинному переводу (MT Summit XIII), Международная ассоциация машинного перевода, стр. 448–455.http://www.mt-archive.info/MTS-2011-Goto.pdf

  • Huang L, Sagae K (2010) Динамическое программирование для инкрементного синтаксического анализа с линейным временем. В: Материалы 48-го ежегодного собрания Ассоциации вычислительной лингвистики, ACL ’10, стр. 1077–1086. http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1858681.1858791

  • Цзя Л., Ю С., Мэн В. (2009) Влияние отрицания на анализ настроений и эффективность поиска.Материалы CIKM’09 18-й конференции ACM по управлению информацией и знаниями. ACM Press, Гонконг, стр. 1827–1830

    Глава Google ученый

  • Джоши М., Пенстейн-Розе К. (2009) Обобщение функций зависимости для анализа мнений. В: Материалы коротких статей конференции ACL-IJCNLP 2009 г., Ассоциация вычислительной лингвистики, Страудсбург, Пенсильвания, США, ACLShort ’09, стр. 313–316

  • Кахане С., Маззиотта Н. (2015) Синтаксические полиграфы.формализм, расширяющий как избирательный округ, так и зависимость. В: Материалы 14-го собрания по математике языка (MoL 2015), Ассоциация компьютерной лингвистики, Чикаго, США, стр. 152–164. http://www.aclweb.org/anthology/W15-2313

  • Калхбреннер Н., Грефенштетт Э., Блансом П. (2014) Сверточная нейронная сеть для моделирования предложений. В: 52-е ежегодное собрание ассоциации компьютерной лингвистики. Материалы конференции.Том 1: длинные статьи, ACL, Балтимор, Мэриленд, США, стр. 655–665

  • Хан Ф.Х., Камар У., Башир С. (2016a) Esap: система поддержки принятия решений для расширенного анализа настроений и классификации полярности. Inf Sci 367:862–873

    Статья Google ученый

  • Хан Ф.Х., Камар У., Башир С. (2016b) Плавание: взвешивание субъективных признаков с частичным наблюдением и выбор интеллектуальной модели для анализа настроений. Система знаний 100:97–111

    Статья Google ученый

  • Конг Л., Шнайдер Н., Сваямдипта С., Бхатия А., Дайер С., Смит Н.А. (2014) Анализатор зависимостей для твитов.В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP), Ассоциация вычислительной лингвистики, Доха, Катар, стр. 1001–1012. http://www.aclweb.org/anthology/D14-1108

  • Кульманн М., Гомес-Родригес С., Сатта Г. (2011) Алгоритмы динамического программирования для анализаторов зависимостей на основе переходов. В: Материалы 49-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка (ACL 2011), Ассоциация компьютерной лингвистики, Портленд, Орегон, США, стр. 673–682.http://www.aclweb.org/anthology/P11-1068

  • Liu Q, Gao Z, Liu B, Zhang Y (2016) Автоматический выбор правил для извлечения целевых мнений. Система знаний 104:74–88

    Статья Google ученый

  • Маркус М.П., ​​Марцинкевич М.А., Санторини Б. (1993) Создание большого аннотированного корпуса английского языка: Penn Treebank. Компьютерный лингвист 19(2):313–330

    Google ученый

  • Мартинс А., Смит Н., Син Э., Агиар П., Фигейредо М. (2010) Турбо-парсеры: анализ зависимостей путем приближенного вариационного вывода.В: Материалы конференции 2010 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Ассоциация вычислительной лингвистики, Кембридж, Массачусетс, стр. 34–44. http://www.aclweb.org/anthology/D10-1004

  • Мартинс А., Алмейда М., Смит Н.А. (2013) Включение турбо: быстрые непроективные турбопарсеры третьего порядка. В: Материалы 51-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики (том 2: краткие статьи), София, Болгария, стр. 617–622.http://www.aclweb.org/anthology/P13-2109

  • McDonald R, Nivre J (2007) Характеристика ошибок моделей синтаксического анализа зависимостей, управляемых данными. В: Материалы совместной конференции 2007 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка (EMNLP-CoNLL), стр. 122–131

  • Макдональд Р., Сатта Г. (2007) О сложности непроективных данных управляемый анализ зависимостей. В: IWPT 2007: материалы 10-й международной конференции по технологиям синтаксического анализа, стр. 121–132

  • Макдональд Р., Перейра Ф., Рибаров К., Хаич Дж. (2005) Непроективный анализ зависимостей с использованием алгоритмов связующего дерева.В: HLT / EMNLP 2005: материалы конференции по технологии человеческого языка и эмпирическим методам обработки естественного языка, стр. 523–530

  • . , Hall K, Petrov S, Zhang H, Täckström O, Bedini C, Castelló N, Lee J (2013) Универсальная аннотация зависимостей для многоязычного синтаксического анализа. В: Материалы 51-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики, Ассоциация компьютерной лингвистики, стр. 92–97

  • Мичели Бароне А.В., Аттарди Г. (2015) Непроективное предварительное переупорядочивание на основе зависимостей с рекуррентной нейронной сетью для машинного перевода.В: Материалы 53-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й международной совместной конференции по обработке естественного языка (том 1: Длинные статьи), Ассоциация компьютерной лингвистики, Пекин, Китай, стр. 846–856. http://www.aclweb.org/anthology/P15-1082

  • Мияо Ю., Сетре Р., Сагае К., Мацудзаки Т., Цудзи Дж. (2008) Целенаправленная оценка синтаксических парсеров и их представлений. В: Труды ACL-08: HLT, ассоциация компьютерной лингвистики, Колумбус, Огайо, стр. 46–54.http://www.aclweb.org/anthology/P/P08/P08-1006

  • Наполес С., Гормли М., Ван Дурме Б. (2012) Аннотированное гигаслово. В: Материалы совместного семинара по автоматическому созданию базы знаний и извлечению знаний в масштабе сети, Ассоциация вычислительной лингвистики, стр. 95–100

  • Нивре Дж., Холл Дж., Нильссон Дж., Чанев А., Эрийит Г., Кюблер С., Маринов С., Марси Э. (2007) Maltparser: независимая от языка система для анализа зависимостей на основе данных.Nat Lang Eng 13:95–135

    Статья Google ученый

  • Нивр Дж., Римелл Л., Макдональд Р., Гомес Родригес К. (2010) Оценка синтаксических анализаторов зависимостей на неограниченных зависимостях. В: Материалы 23-й международной конференции по компьютерной лингвистике (COLING 2010), Ассоциация компьютерной лингвистики, стр. 833–841. http://www.aclweb.org/anthology/C10-1094

  • Падо С., Нох Т.Г., Стерн А., Ван Р., Заноли Р. (2015) Проектирование и реализация модульной архитектуры для текстового следования.Nat Lang Eng 21(2):167–200

    Статья Google ученый

  • Панг Б., Ли Л. (2004) Сентиментальное образование: анализ настроений с использованием обобщения субъективности на основе минимальных сокращений. В: Материалы 42-го ежегодного собрания Ассоциации вычислительной лингвистики, Ассоциации вычислительной лингвистики, стр. 271–278

  • Панг Б., Ли Л. (2005) Видя звезды: использование отношений классов для категоризации настроений в соответствии с рейтинговыми шкалами.В: Материалы 43-го ежегодного собрания Ассоциации вычислительной лингвистики, Ассоциации вычислительной лингвистики, стр. 115–124

  • Пеннингтон Дж., Сочер Р., Мэннинг К.Д. (2014) Перчатка: глобальные векторы для представления слов. ЕМСЛП 14:1532–1543

    Google ученый

  • Питлер Э., Каннан С., Маркус М. (2013) Поиск оптимальных деревьев пересечения с 1 конечной точкой. Trans Assoc Компьютерный лингвист 1: 13–24. http://aclвеб.орг/антология/Q13-1002

  • Попель М., Маречек Д., Грин Н., Забокрцкий З. (2011) Влияние выбора парсера на mt на основе зависимостей. В: Материалы шестого семинара по статистическому машинному переводу, Ассоциация вычислительной лингвистики, Эдинбург, Шотландия, стр. 433–439. http://www.aclweb.org/anthology/W11-2153

  • Пориа С., Камбрия Э., Винтерштейн Г., Хуанг Г.Б. (2014) Sentic Patterns: правила на основе зависимостей для анализа настроений на уровне концепций.Система знаний 69:45–63

    Статья Google ученый

  • Quirk C, Corston-Oliver S (2006) Влияние качества синтаксического анализа на синтаксически информированный статистический машинный перевод. В: Материалы конференции 2006 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Ассоциация вычислительной лингвистики, Сидней, Австралия, стр. 62–69. http://www.aclweb.org/anthology/W06-1608

  • Раджпуркар П., Чжан Дж., Константин Л., Лян П. (2016) SQuAD: более 100 000 вопросов для машинного понимания текста.Препринт arXiv arXiv: 1606.05250

  • Rasooli MS, Tetreault JR (2015) Анализатор Yara: быстрый и точный анализатор зависимостей. КОРР http://arxiv.org/abs/1503.06733

  • Сочер Р., Перелыгин А., Ву Дж., Чуанг Дж., Мэннинг К.Д., Нг А., Поттс С. (2013) Рекурсивные глубокие модели для семантической композиционности по банку дерева настроений. В: EMNLP 2013. Конференция 2013 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Труды конференции, ACL, Сиэтл, Вашингтон, США, стр. 1631–1642

  • Сонг М., Ким В.К., Ли Д., Хо Г.Э., Кан К.И. (2015) PKDE4J: извлечение сущностей и отношений для раскрытия общедоступных знаний.Дж. Биомед Информ 57:320–332. дои: 10.1016/j.jbi.2015.08.008

    Артикул Google ученый

  • Табоада М., Грив Дж. (2004) Автоматический анализ оценки. В: Труды весеннего симпозиума AAAI по изучению отношения и аффекта в тексте (Технический отчет AAAI SS0407), Стэнфордский университет, Калифорния, AAAI Press, стр. 158–161

  • Табоада М., Брук Дж., Тофилоски М., Фолл К., Стеде M (2011) Методы анализа настроений на основе лексикона.Компьютерный лингвист 37(2):267–307

    Статья Google ученый

  • Тауле М., Марти М.А., Рекасенс М. (2008) AnCora: многоуровневые аннотированные корпуса для каталонского и испанского языков. В: Calzolari N, Choukri K, Maegaard B, Mariani J, Odjik J, Piperidis S, Tapias D (eds) Материалы шестой международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC’08), Марракеш, Марокко, стр. 96–101.

  • Виларес Д., Алонсо М.А., Гомес-Родригес С. (2015a) Лингвистический подход к определению тем испанских сообщений в Твиттере.J Inf Sci 41(02):127–145

    Статья Google ученый

  • Виларес Д., Алонсо М.А., Гомес-Родригес С. (2015b) Синтаксический подход к анализу мнений об испанских обзорах. Nat Lang Eng 21(01):139–163

    Статья Google ученый

  • Виларес Д., Алонсо М.А., Гомес-Родригес С. (2015c) О полезности лексической и синтаксической обработки в классификации полярности сообщений Twitter.J Assoc Inf Sci Sci Technol 66(9):1799–1816

    Статья Google ученый

  • Виларес Д., Гомес-Родригес С., Алонсо М.А. (2017) Универсальный, неконтролируемый (на основе правил), непокрытый анализ настроений. Система, основанная на знаниях 118: 45–55. doi:10.1016/j.knosys.2016.11.014

    Артикул Google ученый

  • Волох А. (2013) Анализ зависимостей, ориентированный на производительность.Докторская диссертация. Саарландский университет, Саарбрюккен, Германия

  • Волох А., Нойманн Г. (2012) Ориентированная на задачу методология оценки синтаксического анализа зависимостей. В: 13-я международная конференция IEEE по повторному использованию и интеграции информации, IRI 2012, Лас-Вегас, Невада, США, 8–10 августа 2012 г., стр. 132–137. doi: 10.1109/IRI.2012.6303001

  • Ву Й, Чжан Кью, Хуанг Х, Ву Л (2009) Анализ зависимостей фраз для сбора мнений. В: Материалы конференции 2009 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, ACL, Сингапур, стр. 1533–1541

  • Сяо Т., Чжу Дж., Чжан С., Лю Т. (2016) Перевод на основе синтаксического скелета.В: Материалы тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту, 12–17 февраля 2016 г., Феникс, Аризона, США, стр. 2856–2862. http://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/view/11933

  • Ю. М., Гормли М. Р., Дредзе М. (2015) Объединение вложений слов и вложений признаков для детального извлечения отношений. В: Материалы конференции 2015 года североамериканского отделения Ассоциации вычислительной лингвистики: технологии человеческого языка, Ассоциация вычислительной лингвистики, Денвер, Колорадо, стр. 1374–1379.http://www.aclweb.org/anthology/N15-1155

  • Юрет Д., Хан А., Тургут З. (2010) Семевал-2010, задание 12: Оценка синтаксического анализатора с использованием текстовых следствий. В: Материалы 5-го международного семинара по семантической оценке, Ассоциация компьютерной лингвистики, Уппсала, Швеция, стр. 51–56. http://www.aclweb.org/anthology/S10-1009

  • Zhang Y, Nivre J (2011) Анализ зависимостей на основе перехода с богатыми нелокальными функциями.В: Материалы 49-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка: краткие статьи, том 2, стр. 188–193 http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2002736.2002777

  • Синтаксический анализ в людях и машинах

     @inproceedings{merlo-2020-syntactic,
        title = "Синтаксический анализ у людей и машин",
        автор = "Мерло, Паола",
        booktitle = "Материалы 16-й Международной конференции по технологиям синтаксического анализа и общая задача IWPT 2020 по синтаксическому анализу в расширенные универсальные зависимости",
        месяц = ​​июль,
        год = "2020",
        адрес = "Онлайн",
        издатель = "Ассоциация вычислительной лингвистики",
        url = "https://aclanthology.org/2020.iwpt-1.1",
        doi = "10.18653/v1/2020.iwpt-1.1",
        страницы = "1",
        abstract = «Чтобы обрабатывать синтаксические структуры языка способами, совместимыми с человеческими ожиданиями, нам нужны вычислительные представления лексических и синтаксических свойств, которые составляют основу человеческого знания слов и предложений. Недавняя распределенная семантика на основе нейронных сетей Методы позволили разработать системы, добившиеся значительного практического успеха и впечатляющей производительности.Однако, как утверждают многие, такие системы все еще лишены человеческих свойств.В частности, лингвистические, психолингвистические и нейробиологические исследования показали, что обработка предложений человеком чувствительна к структуре и неограниченным отношениям. Стремясь лучше понять построение структуры и свойства нейронных сетей на большие расстояния, я представлю обзор недавних результатов по согласованию и островным эффектам в синтаксисе на нескольких языках. В то время как определенные наборы результатов в литературе указывают на то, что нейронные языковые модели демонстрируют способность к согласию на расстоянии, другое более детальное исследование того, как рассчитываются эти эффекты, указывает на то, что определяемые ими пространства сходства не коррелируют с экспериментальными результатами человеческих экспериментов по сходству вмешательств в дальние зависимости.Это открывает путь к размышлениям о том, как лучше сопоставить синтаксические свойства естественных языков в представлениях нейронных моделей».
    }
     
     
    
    <моды>
        <информация о заголовке>
            Синтаксический анализ у людей и машин
        
        <название типа="личное">
            Паола
            Мерло
            <роль>
                автор
            
        
        <информация о происхождении>
            июль 2020 г.
        
        текст
        
            <информация о заголовке>
                Материалы 16-й Международной конференции по технологиям синтаксического анализа и общая задача IWPT 2020 по синтаксическому анализу в расширенные универсальные зависимости
            
            <информация о происхождении>
                Ассоциация компьютерной лингвистики
                <место>
                    Онлайн
                
            
            публикация конференции
        
        Чтобы обрабатывать синтаксические структуры языка способами, совместимыми с человеческими ожиданиями, нам нужны вычислительные представления лексических и синтаксических свойств, которые составляют основу человеческого знания слов и предложений.Недавние методы распределенной семантики, основанные на нейронных сетях, позволили разработать системы со значительным практическим успехом и впечатляющей производительностью. Однако, как утверждают многие, таким системам по-прежнему не хватает свойств, подобных человеческим. В частности, лингвистические, психолингвистические и нейробиологические исследования показали, что обработка предложений человеком чувствительна к структуре и неограниченным отношениям. Стремясь лучше понять построение структуры и свойства нейронных сетей на большие расстояния, я представлю обзор недавних результатов по согласованию и островным эффектам в синтаксисе на нескольких языках.В то время как определенные наборы результатов в литературе указывают на то, что нейронные языковые модели демонстрируют способность к согласию на расстоянии, другое более детальное исследование того, как рассчитываются эти эффекты, указывает на то, что определяемые ими пространства сходства не коррелируют с экспериментальными результатами человеческих экспериментов по сходству вмешательств в дальние зависимости. Это открывает путь к размышлениям о том, как лучше сопоставить синтаксические свойства естественных языков в представлениях нейронных моделей.
        merlo-2020-syntactic
        10.18653/v1/2020.iwpt-1.1
        <местоположение>
            https://aclanthology.org/2020.iwpt-1.1
        
        <часть>
            июль 2020 г.
            1
        
    
    
     
     %0 Материалы конференции
    Синтаксический анализ %T в людях и машинах
    %А Мерло, Паола
    %S Материалы 16-й Международной конференции по технологиям синтаксического анализа и общая задача IWPT 2020 по синтаксическому анализу в расширенные универсальные зависимости
    %D 2020
    %8 июль
    %I Ассоциация компьютерной лингвистики
    %С онлайн
    %F merlo-2020-синтаксический
    %X Чтобы обрабатывать синтаксические структуры языка способами, совместимыми с человеческими ожиданиями, нам нужны вычислительные представления лексических и синтаксических свойств, которые составляют основу человеческого знания слов и предложений.Недавние методы распределенной семантики, основанные на нейронных сетях, позволили разработать системы со значительным практическим успехом и впечатляющей производительностью. Однако, как утверждают многие, таким системам по-прежнему не хватает свойств, подобных человеческим. В частности, лингвистические, психолингвистические и нейробиологические исследования показали, что обработка предложений человеком чувствительна к структуре и неограниченным отношениям. Стремясь лучше понять построение структуры и свойства нейронных сетей на большие расстояния, я представлю обзор недавних результатов по согласованию и островным эффектам в синтаксисе на нескольких языках.В то время как определенные наборы результатов в литературе указывают на то, что нейронные языковые модели демонстрируют способность к согласию на расстоянии, другое более детальное исследование того, как рассчитываются эти эффекты, указывает на то, что определяемые ими пространства сходства не коррелируют с экспериментальными результатами человеческих экспериментов по сходству вмешательств в дальние зависимости. Это открывает путь к размышлениям о том, как лучше сопоставить синтаксические свойства естественных языков в представлениях нейронных моделей.%R 10.18653/v1/2020.iwpt-1.1
    %U https://aclanthology.org/2020.iwpt-1.1
    %U https://doi.org/10.18653/v1/2020.iwpt-1.1
    %Р 1
    
     
    Markdown (неофициальный)

    [Синтаксический анализ в людях и машинах] (https://aclanthology.org/2020.iwpt-1.1) (Merlo, IWPT 2020)

    ACL
    • Паола Мерло. 2020. Синтаксический анализ у людей и машин. В Материалах 16-й Международной конференции по технологиям синтаксического анализа и общей задаче IWPT 2020 по синтаксическому анализу в расширенные универсальные зависимости , стр. 1, онлайн.Ассоциация компьютерной лингвистики.

    Обзор синтаксико-семантического разбора на основе структур составляющих и зависимостей

  • Мэннинг С. Д., Шютце Х. Основы статистической обработки естественного языка. Массачусетс: MIT Press, 1999

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Кюблер С., Макдональд Р., Нивр Дж. Разбор зависимостей. Synt Lectures Human Language Tech, 2009, 1: 1–127

    Google ученый

  • Чэнцин З.Статистическая обработка естественного языка. Пекин: Издательство Университета Цинхуа, 2013 г.

    . Google ученый

  • Джурафски Д. Х. Мартин Дж. Обработка речи и языка. 3-е изд. Нью-Джерси: Prentice Hall PTR, 2019

    Google ученый

  • Ямада К., Найт К. Модель статистического перевода на основе синтаксиса. В: Труды Ассоциации компьютерной лингвистики, 39-е ежегодное собрание и 10-я конференция Европейского отделения.Toulouse, 2001. 523–530

  • Чан Ю. С., Рот Д. Использование синтаксико-семантических структур для извлечения отношений. В: Материалы 49-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Portland, 2011. 551–560

  • Zou H, Tang X, Xie B, et al. Классификация настроений с использованием методов машинного обучения с особенностями синтаксиса. В: Материалы Международной конференции по вычислительной науке и вычислительному интеллекту 2015 года.IEEE, 2015. 175–179

  • Хендерсон Дж. Различительное обучение нейросетевого статистического анализатора. В: Материалы 42-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Barcelona, ​​2004. 95–102

  • Коллинз М. Три генеративные лексикализованные модели для статистического анализа. В: Материалы 35-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 8-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики, Труды конференции.Madrid, 1997. 16–23

  • Чарняк Э. Синтаксический анализатор, вдохновленный максимальной энтропией. В: Материалы 1-го собрания Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Сиэтл, 2000

  • Макклоски Д., Чарняк Э., Джонсон М. Эффективное самообучение парсингу. В: Материалы конференции по технологиям человеческого языка Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Нью-Йорк, 2006. 152–159

  • Петров С., Клейн Д.Улучшенный вывод для нелексикализованного синтаксического анализа. В: Материалы конференции по технологиям человеческого языка Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Rochester, 2007. 404–411

  • Hall D, Durrett G, Klein D. Меньше грамматики, больше функций. В: Материалы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Baltimore, 2014. 228–237

  • Сагае К., Лави А. Синтаксический анализатор на основе классификатора с линейной сложностью во время выполнения.В: Материалы девятого международного семинара по технологии синтаксического анализа. Vancouver, 2005. 125–132

  • Zhu M, Zhang Y, Chen W, et al. Быстрый и точный синтаксический анализ составляющих. В: Материалы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Sofia, 2013. 434–443

  • Socher R, Bauer J, Manning CD, et al. Парсинг с композиционными векторными грамматиками. В: Материалы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.София, 2013. 455–465

  • Дарретт Г., Кляйн Д. Нейронный анализ CRF. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка. Пекин, 2015. 302–312

  • Стерн М., Андреас Дж., Кляйн Д. Минимальный синтаксический анализатор нейронных групп на основе диапазона. В: Материалы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Vancouver, 2017. 818–827

  • Китаев Н., Кляйн Д. Анализ избирательных округов с помощью кодировщика с самостоятельным вниманием. В: Материалы 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Мельбурн, 2018. 2676–2686

  • Ван З., Ми Х., Сюэ Н. Оптимизация признаков для разбора составляющих с помощью нейронных сетей. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка.Пекин, 2015. 1138–1147

  • Ватанабе Т., Сумита Э. Анализ нейронных составляющих на основе переходов. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка. Beijing, 2015. 1169–1179

  • Dyer C, Kuncoro A, Ballesteros M, et al. Рекуррентные грамматики нейронных сетей. В: Труды конференции 2016 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка.San Diego, 2016. 199–209

  • Кросс Дж., Хуанг Л. Анализ избирательных округов на основе Span с системой структурных меток и доказуемо оптимальными динамическими оракулами. В: Материалы конференции 2016 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Остин, 2016. 1–11

  • Лю Дж., Чжан Ю. Анализ составляющих на основе переходов по порядку. Trans Assoc Comput Linguist, 2017, 5: 413–424

    Статья Google ученый

  • Фрид Д., Кляйн Д.Градиент политики как прокси для динамических оракулов при разборе избирательных округов. В: Материалы 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Мельбурн, 2018. 469–476

  • Китаев Н., Кляйн Д. Тетратегирование: синхронный по словам синтаксический анализ с выводом за линейное время. ArXiv: 1904.09745

  • Shen Y, Lin Z, Jacob AP, et al. Прямо к дереву: анализ избирательных округов с нейронной синтаксической дистанцией. В: Материалы 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Melbourne, 2018. 1171–1180

  • Teng Z, Zhang Y. Две локальные модели анализа нейронных составляющих. В: Материалы 27-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Santa Fe, 2018. 119–132

  • Виларес Д., Абду М., Согаард А. Улучшенные, более быстрые и надежные парсеры для пометки последовательностей. В: Материалы конференции 2019 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Миннеаполис, 2019 год.3372–3383

  • Чжоу Дж., Чжао Х. Анализ грамматики структуры фразы, управляемой головой, на банке дерева Пенна. В: Материалы 57-й конференции Ассоциации компьютерной лингвистики. Florence, 2019. 2396–2408

  • Mrini K, Dernoncourt F, Bui T, et al. Переосмысление внимания к себе: интерпретируемый синтаксический анализатор кодировщика-декодера с самостоятельным вниманием. ArXiv: 1911.03875

  • Клейн Д., Мэннинг С. Д. Точный нелексикализованный синтаксический анализ. В: Материалы 41-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Sapporo, 2003. 423–430

  • Сочер Р., Мэннинг С. Д., Нг А. Ю. Изучение непрерывных представлений фраз и синтаксический анализ с помощью рекурсивных нейронных сетей. В: Материалы семинара NIPS-2010 по глубокому обучению и неконтролируемому изучению функций. Vancouver, 2010. 1–9

  • Гэдди Д., Стерн М., Кляйн Д. Что происходит в синтаксических анализаторах нейронных групп? Анализ. В: Труды конференции 2018 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка.Minneapolis, 2018. 999–1010

  • Peters M, Neumann M, Iyyer M, et al. Глубокие контекстуализированные представления слов. В: Труды конференции 2018 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Minneapolis, 2018. 2227–2237

  • Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. В: Материалы конференции 2019 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка.Minneapolis, 2019. 4171–4186

  • Ratnaparkhi A. Статистический анализатор линейного наблюдаемого времени, основанный на моделях максимальной энтропии. В: Материалы Второй конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка. Провиденс, 1997 г.

  • Чжан Ю., Кларк С. Анализ китайского банка деревьев на основе переходов с использованием глобальной дискриминационной модели. В: Материалы 11-го Международного семинара по технологиям синтаксического анализа. Paris, 2009. 162–171

  • Коллинз М.Дискриминативные методы обучения для скрытых марковских моделей: теория и эксперименты с алгоритмами персептрона. В: Материалы конференции 2002 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Philadelphia, 2002. 1–8

  • Кросс Дж., Хуанг Л. Инкрементальный анализ с минимальными функциями с использованием двунаправленного LSTM. В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Берлин, 2016. 32–37

  • Коаву М., Крэбб Б. Нейронный жадный анализ составляющих с помощью динамических оракулов.В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Berlin, 2016. 172–182

  • Goldberg Y, Nivre J. Динамический оракул для синтаксического анализа зависимостей. В: Труды совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка. Остров Чеджу, 2012. 959–976

  • Коаву М., Крэбб Б., Коэн С. Б. Анализ прерывистых избирательных округов на основе нелексикализованного перехода.Trans Assoc Comput Linguist, 2019, 7: 73–89

    Статья Google ученый

  • Fernández-González D, Gómez-Rodríguez C. Ускоренный синтаксический анализ составляющих с помощью недвоичной восходящей стратегии. Артиф Интелл, 2019, 275: 559–574

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Vinyals O, Kaiser Ł, Koo T, et al. Грамматика как иностранный язык. В: Труды достижений в области нейронных систем обработки информации.Montreal, 2015. 2773–2781

  • Чой Д. К., Чарняк Э. Разбор как языковое моделирование. В: Материалы конференции 2016 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Austin, 2016. 2331–2336

  • Гомес-Родригес С., Виларес Д. Анализ составляющих как маркировка последовательностей. В: Материалы конференции 2018 года по эмпирическим методам обработки естественного языка. Брюссель, 2018 г. 1314–1324

  • Виларес Д., Стриз М., Согаард А. и др.Разбор как предобучение. ArXiv: 2002.01685

  • Ян З., Дай З., Ян И. и др. Xlnet: обобщенная авторегрессионная предварительная подготовка для понимания языка. В: Материалы тридцать третьей конференции по нейронным системам обработки информации. Vancouver, 2019. 5754–5764

  • Макклоски Д., Чарняк Э., Джонсон М. Когда самообучение эффективно для синтаксического анализа? В: Материалы 22-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Manchster, 2008. 561–568

  • Кандито М., Краббей Б.Улучшение генеративного статистического анализа с полуконтролируемой кластеризацией слов. В: Материалы 11-го Международного семинара по технологиям синтаксического анализа. Paris, 2009. 138–141

  • Коллинз М., Ку Т. Дискриминативное переранжирование для синтаксического анализа естественного языка. Компьютерный лингвист, 2005, 31: 25–70

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Хуан Л. Переоценка леса: дискриминационный синтаксический анализ с нелокальными функциями.В: Материалы 46-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Columbus, 2008. 586–594

  • Hajic J, Ciaramita M, Johansson R, et al. Общая задача CoNLL-2009: синтаксические и семантические зависимости в нескольких языках. В: Материалы тринадцатой конференции по компьютерному изучению естественного языка. Boulder, 2009. 1–18

  • Oepen S, Kuhlmann M, Miyao Y, et al. Semeval 2015 задача 18: Разбор семантических зависимостей с широким охватом.В: Материалы 9-го Международного семинара по семантической оценке. Denver, 2015. 915–926

  • Нивр Дж., Макдональд Р. Интеграция анализаторов зависимостей на основе графов и переходов. В: Материалы 46-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Columbus, 2008. 950–958

  • Макдональд Р., Краммер К., Перейра Ф. Онлайн-обучение парсеров зависимостей с большим запасом. В: Материалы 43-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Мичиганский университет, 2005. 91–98

  • Каррерас X. Эксперименты с анализатором проективных зависимостей более высокого порядка. В: Материалы сессии общих задач CoNLL EMNLP-CoNLL. Прага, 2007 г.

  • Нивре Дж. Эффективный алгоритм анализа проективных зависимостей. В: Материалы восьмой Международной конференции по технологиям синтаксического анализа. Нэнси, 2003

  • Ямада Х., Мацумото Ю. Статистический анализ зависимостей с помощью машин опорных векторов.В: Материалы восьмой Международной конференции по технологиям синтаксического анализа. Нэнси, 2003

  • Li Z, Cai J, He S, et al. Разбор зависимостей Seq 2seq. В: Материалы 27-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Санта-Фе, 2018. 3203–3214

  • Макдональд Р., Перейра Ф. Онлайн-обучение алгоритмам приближенного разбора зависимостей. В: Материалы 11-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики.Trento, 2006

  • Koo T, Carreras X, Collins M. Простой полууправляемый анализ зависимостей. В: Материалы 46-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Columbus, 2008. 595–603

  • Chen W, Kazama J, Uchimoto K, et al. Улучшение синтаксического анализа зависимостей с помощью поддеревьев из автоматически проанализированных данных. В: Материалы конференции 2009 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Сингапур, 2009 г. 570–579

  • Бонет Б.Максимальная точность и быстрый анализ зависимостей не являются противоречием. В: Материалы 23-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Пекин, 2010. 89–97

  • Ку Т., Коллинз М. Эффективные анализаторы зависимостей третьего порядка. В: Материалы 48-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Uppsala, 2010. 1–11

  • Ma X, Zhao H. Разбор зависимостей четвертого порядка. В: Труды совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка.Остров Чеджу, 2012. 785–796

  • Нивре Дж. Алгоритмы для детерминированного инкрементного анализа зависимостей. Компьютерный лингвист, 2008, 34: 513–553

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Чжан Ю., Кларк С. История двух синтаксических анализаторов: исследование и объединение синтаксического анализа зависимостей на основе графов и переходов. В: Материалы конференции 2008 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Гонолулу, 2008 год.562–571

  • Zhang Y, Nivre J. Разбор зависимостей на основе перехода с богатыми нелокальными функциями. В: Материалы 49-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Portland, 2011. 188–193

  • Pei W, Ge T, Chang B. Эффективная модель нейронной сети для анализа зависимостей на основе графа. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка.Пекин, 2015. 313–322

  • Чжан З., Чжао Х., Цинь Л. Вероятностный анализ зависимостей на основе графа с помощью сверточной нейронной сети. В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Берлин, 2016. 1382–1392

  • Ван В., Чанг Б. Анализ зависимостей на основе графа с двунаправленным LSTM. В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Берлин, 2016. 2306–2315

  • Кипервассер Э., Гольдберг Ю.Простой и точный анализ зависимостей с использованием двунаправленных представлений функций LSTM. Trans Assoc Comput Linguist, 2016, 4: 313–327

    Статья Google ученый

  • Дозат Т., Мэннинг С. Д. Глубокое биаффинное внимание для разбора нейронных зависимостей. ArXiv: 1611.01734

  • Li Y, Li Z, Zhang M и др. Самостоятельный разбор биаффинных зависимостей. В: Материалы Двадцать восьмой Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту.Macao, 2019. 5067–5073

  • Ji T, Wu Y, Lan M. Анализ зависимостей на основе графов с помощью графовых нейронных сетей. В: Материалы 57-й конференции Ассоциации компьютерной лингвистики. Florence, 2019. 2475–2485

  • Чен Д., Мэннинг С. Быстрый и точный анализатор зависимостей с использованием нейронных сетей. В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Doha, 2014. 740–750

  • Dyer C, Ballesteros M, Ling W, et al.Разбор зависимостей на основе переходов со стеком долговременной кратковременной памяти. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка. Beijing, 2015. 334–343

  • Zhou H, Zhang Y, Huang S, et al. Нейронно-вероятностная модель структурированного прогнозирования для разбора зависимостей на основе переходов. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка.Beijing, 2015. 1213–1222

  • Andor D, Alberti C, Weiss D, et al. Глобально нормализованные нейронные сети на основе переходов. В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Berlin, 2016. 2442–2452

  • Ballesteros M, Dyer C, Goldberg Y, et al. Жадный анализ зависимостей на основе переходов с помощью стековых LSTM. Компьютерный лингвист, 2017, 43: 311–347

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Ma X, Hu Z, Liu J, et al.Сети указателей стека для разбора зависимостей. В: Материалы 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Мельбурн, 2018. 1403–1414

  • Кипервассер Э., Голдберг Ю. Анализ зависимостей по принципу «простой сначала» с помощью LSTM с иерархическим деревом. Trans Assoc Comput Linguist, 2016, 4: 445–461

    Статья Google ученый

  • Strzyz M, Vilares D, Gómez-Rodríguez C. Жизнеспособный анализ зависимостей как маркировка последовательности.В: Материалы конференции 2019 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Minneapolis, 2019. 717–723

  • Кулмизев А., де Лоно М., Гонтрум Дж. и др. Глубокое контекстуализированное встраивание слов в синтаксический анализ зависимостей на основе переходов и графов — рассказ о двух парсерах. В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка.Гонконг, 2019. 2755–2768

  • Макдональд Р. Дискриминативное обучение и алгоритмы связующего дерева для разбора зависимостей. Диссертация на докторскую степень. Филадельфия: Пенсильванский университет, 2006 г.

    Google ученый

  • Бонет Б. Очень высокая точность и быстрый анализ зависимостей не являются противоречием. В: Материалы 23-й Международной конференции по компьютерной лингвистике, Материалы конференции.Beijing, 2010. 89–97

  • Lei T, Xin Y, Zhang Y, et al. Тензоры низкого ранга для оценки структур зависимостей. В: Материалы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Baltimore, 2014. 1381–1391

  • Гомес-Родригес С., Нивре Дж. Разделимые системы переходов и анализ многоплоскостных зависимостей. Компьютерный лингвист, 2013, 39: 799–845

    Статья Google ученый

  • Нивр Ж.Непроективный анализ зависимостей за ожидаемое линейное время. В: Материалы 47-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 4-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка AFNLP. Сингапур, 2009 г. 351–359

  • Сарторио Ф., Сатта Г., Нивре Дж. Анализатор зависимостей на основе перехода, использующий стратегию динамического анализа. В: Материалы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. София, 2013. 135–144

  • Ноджи Х., Мияо Ю.Переходы в левом углу при разборе зависимостей. В: Материалы 25-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Дублин, 2014. 2140–2150

  • Хуанг Л., Сагае К. Динамическое программирование для инкрементного синтаксического анализа с линейным временем. В: Материалы 48-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Uppsala, 2010. 1077–1086

  • Кульманн М., Гомес-Родригес С., Сатта Г. Алгоритмы динамического программирования для анализаторов зависимостей на основе переходов.В: Материалы 49-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Portland, 2011. 673–682

  • Голдберг Ю., Сарторио Ф., Сатта Г. Табличный метод для динамических оракулов в синтаксическом анализе на основе переходов. Trans Assoc Comput Linguist, 2014, 2: 119–130

    Статья Google ученый

  • Гомес-Родригес С., Сарторио Ф., Сатта Г. Динамический оракул с полиномиальным временем для непроективного синтаксического анализа зависимостей.В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Doha, 2014. 917–927

  • Баллестерос М., Дайер С., Смит Н. А. Улучшенный синтаксический анализ на основе перехода путем моделирования символов вместо слов с помощью LSTM. В: Материалы конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Lisbon, 2015. 349–359

  • de Lhoneux M, Ballesteros M, Nivre J. Рекурсивная композиция поддерева в анализе зависимостей на основе LSTM.В: Материалы конференции 2019 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Миннеаполис, 2019. 1566–1576

  • Фернандес-Гонсалес Д., Гомес-Родригес К. Динамический оракул для линейного анализа двухплоскостных зависимостей. В: Труды конференции 2018 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Миннеаполис, 2018 г. 386–392

  • Сан В., Ван Х.Управляемые данными модели на основе PCFG и псевдо-PCFG для разбора зависимостей на китайском языке. Trans Assoc Comput Linguist, 2013, 1: 301–314

    Статья Google ученый

  • Голдберг Ю., Эльхадад М. Эффективный алгоритм простого разбора ненаправленных зависимостей. В: Материалы технологий человеческого языка: конференция Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Los Angeles, 2010. 742–750

  • Zhou G, Zhao J, Liu K, et al.Использование предпочтений выбора из Интернета для улучшения синтаксического анализа статистических зависимостей. В: Материалы 49-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Portland, 2011. 1556–1565

  • Туриан Дж., Ратинов Л.А., Бенжио Ю. Представления слов: простой и общий метод полуконтролируемого обучения. В: Материалы 48-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Uppsala, 2010. 384–394

  • Chen W, Zhang Y, Zhang M.Встраивание функций для разбора зависимостей. В: Материалы 25-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Dublin, 2014. 816–826

  • Chen W, Kawahara D, Uchimoto K, et al. Разбор зависимостей с короткими отношениями зависимости в непомеченных данных. В: Труды Третьей Международной совместной конференции по обработке естественного языка. Хайдарабад, 2008 г.

  • Чен В., Чжан М., Ли Х. Использование языковых моделей зависимостей для моделей синтаксического анализа зависимостей на основе графов.В: Материалы 50-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Остров Чеджу, 2012. 213–222

  • Согаард А., Ришёй К. Анализ зависимостей с частичным наблюдением с использованием обобщенного тройного обучения. В: Материалы 23-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Пекин, 2010. 1065–1073

  • Ли З., Чжан М., Чен В. Ансамбльное обучение с учетом неоднозначности для частично контролируемого анализа зависимостей. В: Материалы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Baltimore, 2014. 457–467

  • Li Z, Liu T, Che W. Использование нескольких банков деревьев для анализа с помощью квазисинхронных грамматик. В: Материалы 50-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Остров Чеджу, 2012 г. 675–684

  • Guo J, Che W, Wang H, et al. Универсальная структура для анализа индуктивного переноса в многотипных банках деревьев. В: Материалы 26-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Осака, 2016 год.12–22

  • Jiang X, Li Z, Zhang B и др. Контролируемое преобразование банка деревьев: данные и подходы. В: Материалы 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Melbourne, 2018. 2706–2716

  • Oepen S, Kuhlmann M, Miyao Y, et al. SemEval 2014, задача 8: Разбор семантических зависимостей с широким охватом. В: Материалы 8-го Международного семинара по семантической оценке. Dublin, 2014. 63–72

  • Che W, Shao Y, Liu T, et al.SemEval-2016, задание 9: Разбор семантических зависимостей китайского языка. В: Материалы 10-го Международного семинара по семантической оценке. San Diego, 2016. 1074–1080

  • Surdeanu M, Johansson R, Meyers A, et al. В conll 2008 разделялась задача по совместному разбору синтаксических и семантических зависимостей. В: Материалы Двенадцатой конференции по компьютерному изучению естественного языка. Manchester, 2008. 159–177

  • Che W, Li Z, Li Y, et al. Многоязычный синтаксический и семантический анализ на основе зависимостей.В: Материалы тринадцатой конференции по компьютерному изучению естественного языка. Boulder, 2009. 49–54

  • Йоханссон Р. Статистический анализ бистратных зависимостей. В: Материалы конференции 2009 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Сингапур, 2009. 561–569

  • Титов И., Хендерсон Дж., Мерло П. и др. Онлайн-планаризация графа для синхронного разбора семантических и синтаксических зависимостей. В: Материалы 21-й Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту.Pasadena, 2009

  • Henderson J, Merlo P, Titov I, et al. Многоязычный совместный анализ синтаксических и семантических зависимостей с моделью скрытых переменных. Компьютерный лингвист, 2013, 39: 949–998

    Статья Google ученый

  • Сваямдипта С., Баллестерос М., Дайер С. и др. Жадный, совместный синтаксико-семантический анализ со стековыми LSTM. В: Материалы 20-й конференции SIGNLL по компьютерному изучению естественного языка.Берлин, 2016. 187–197

  • Луис X, Каррерас X, Маркес Л. Совместный анализ синтаксических и семантических зависимостей с помощью дугового фактора. Trans Assoc Comput Linguist, 2013, 1: 219–230

    Статья Google ученый

  • Sun W, Du Y, Kou X и ​​др. Грамматические отношения в китайском языке: извлечение GB-ground и анализ на основе данных. В: Материалы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Baltimore, 2014. 446–456

  • Du Y, Zhang F, Zhang X, et al. Пекин: построение графов семантических зависимостей с помощью гибридного синтаксического анализатора. В: Материалы 9-го Международного семинара по семантической оценке. Denver, 2015. 927–931

  • Алмейда М.С., Мартинс А.Ф. Лиссабон: Оценка турбосемантического синтаксического анализатора на нескольких языках и данных вне домена. В: Материалы 9-го Международного семинара по семантической оценке. Denver, 2015. 970–973

  • Пэн Х., Томсон С., Смит Н.А.Глубокое многозадачное обучение для разбора семантических зависимостей. В: Материалы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Vancouver, 2017. 2037–2048

  • Wang Y, Che W, Guo J, et al. Подход на основе нейронных переходов для разбора графа семантической зависимости. В: Труды тридцать второй конференции AAAI по искусственному интеллекту. Новый Орлеан, 2018 г.

  • Дозат Т., Мэннинг С. Д. Более простой, но более точный анализ семантических зависимостей.В: Материалы 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Мельбурн, 2018. 484–490

  • Ван С., Хуан Дж., Ту К. Анализ семантических зависимостей второго порядка с помощью сквозных нейронных сетей. В: Материалы 57-й конференции Ассоциации компьютерной лингвистики. Florence, 2019. 4609–4618

  • Thomson S, O’Connor B, Flanigan J, et al. CMU: дифференциальный синтаксический анализ семантических зависимостей с факторингом по дуге. В: Материалы 8-го Международного семинара по семантической оценке.Дублин, 2014. 176–180

  • Кульманн М., Йонссон П. Разбор непересекающихся графов зависимостей. Trans Assoc Comput Linguist, 2015, 3: 559–570

    Статья Google ученый

  • Цао Дж., Хуанг С., Сунь В. и др. Анализ 1-конечная точка-пересечение, число страниц-2 графики. В: Материалы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Vancouver, 2017. 21:10–21:20

  • Cao J, Huang S, Sun W, et al.Синтаксический анализ квазивторого порядка для пересечения 1 конечной точки, графов pagenumber-2. В: Материалы конференции 2017 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Copenhagen, 2017. 24–34

  • Sun W, Du Y, Wan X. Разбор грамматических отношений посредством слияния графов. В: Материалы 21-й конференции по компьютерному обучению естественному языку. Vancouver, 2017. 26–35

  • Sun W, Cao J, Wan X. Анализ семантических зависимостей с помощью встраивания книг. В: Материалы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Vancouver, 2017. 828–838

  • Рибейр С., Вильмонте де ла Клержери Э., Седда Д. Альпаж: Анализ семантического графа на основе переходов с синтаксическими функциями. В: Материалы 8-го Международного семинара по семантической оценке. Дублин, 2014. 97–103

  • Канерва Дж., Луотолахти Дж., Гинтер Ф. Турку: Анализ семантических зависимостей как классификация последовательностей. В: Материалы 9-го Международного семинара по семантической оценке. Денвер, 2015.965–969

  • Сагае К., Цудзи Дж. Разбор зависимостей DAG с уменьшением сдвига. В: Материалы 22-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Manchster, 2008. 753–760

  • Токгоз А., Эрийит Г. Анализ зависимостей на основе перехода с использованием динамических оракулов. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка: Студенческий исследовательский семинар.Пекин, 2015. 22–27

  • Zhang X, Du Y, Sun W, et al. Синтаксический анализ на основе переходов для структур с глубокими зависимостями. Компьютерный лингвист, 2016, 42: 353–389

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Gildea D, Satta G, Peng X. Кэш-системы переходов для разбора графов. Компьютерный лингвист, 2018, 44: 85–118

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Байс Дж., Блансом П.Надежный инкрементальный анализ нейронных семантических графов. В: Материалы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Vancouver, 2017. 1215–1226

  • Агич З., Коллер А. Потсдам: анализ семантических зависимостей с помощью двунаправленных преобразований дерева графов и синтаксический анализ. В: Материалы 8-го Международного семинара по семантической оценке. Dublin, 2014. 465–470

  • Schluter N, Søgaard A, Elming J, et al. Копенгаген-Мальмё: Древовидные аппроксимации задач семантического анализа.В: Материалы 8-го Международного семинара по семантической оценке. Дублин, 2014. 213–217

  • Агич З., Коллер А., Опен С. Анализ графа семантической зависимости с использованием аппроксимации дерева. В: Материалы 11-й Международной конференции по вычислительной семантике. Лондон, 2015 г.

  • Макклоски Д., Чарняк Э., Джонсон М. Реранжирование и самообучение для адаптации парсера. В: Материалы 21-й Международной конференции по компьютерной лингвистике и 44-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Sydney, 2006. 337–344

  • Сагае К. Самообучение без переранжирования для адаптации домена синтаксического анализатора и его влияние на маркировку семантической роли. В: Материалы семинара по адаптации предметной области для обработки естественного языка. Uppsala, 2010. 37–44

  • Кавахара Д., Учимото К. Обучение надежности синтаксических анализов для адаптации синтаксического анализа зависимостей к предметной области. В: Труды Третьей Международной совместной конференции по обработке естественного языка. Хайдарабад, 2008 г.

  • Чен В, Ву И, Исахара Х.Изучение надежной информации для адаптации синтаксического анализа зависимостей. В: Материалы 22-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Manchster, 2008. 113–120

  • Ю Дж., Элькареф М., Бонет Б. Адаптация предметной области для разбора зависимостей посредством самообучения. В: Материалы 14-й Международной конференции по технологиям синтаксического анализа. Bilbao, 2015. 1–10

  • Steedman M, Hwa R, Clark S, et al. Выбор примера для начальной загрузки статистических парсеров.В: Материалы конференции по технологиям человеческого языка Североамериканского отделения Ассоциации вычислительной лингвистики. Edmonton, 2003. 236–243

  • Sagae K, Tsujii J. Анализ зависимостей и адаптация предметной области с моделями LR и ансамблями анализаторов. В: Труды Объединенной конференции 2007 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка. Прага, 2007. 1044–1050

  • Планк Б. и ван Ноорд Г.Эффективные меры сходства доменов для парсинга. В: Материалы 49-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Portland, 2011. 1566–1576

  • Yang H, Zhuang T, Zong C. Адаптация предметной области для анализа синтаксических и семантических зависимостей с использованием сетей глубокого доверия. Trans Assoc Comput Linguist, 2015, 3: 271–282

    Статья Google ученый

  • Макклоски Д., Чарняк Э., Джонсон М.Автоматическая адаптация домена для парсинга. В: Труды технологий человеческого языка: конференция Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Лос-Анджелес, 2010. 28–36

  • Рейхарт Р., Раппопорт А. Самообучение для усовершенствования и адаптации статистических синтаксических анализаторов, обученных на небольших наборах данных. В: Материалы 45-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Прага, 2007. 616–623

  • Даумей III Х.Разочаровывающе простая адаптация домена. В: Материалы 45-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Прага, 2007. 256–263

  • Финкель Дж. Р., Мэннинг С. Д. Адаптация иерархической байесовской области. В: Материалы технологий человеческого языка: конференция Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Boulder, 2009. 602–610

  • Ганин Ю., Лемпицкий В. Неконтролируемая адаптация домена методом обратного распространения.В: Материалы 32-й Международной конференции по машинному обучению. Lille, 2015. 1180–1189

  • Sano M, Manabe H, Noji H, et al. Состязательное обучение разбору междоменных универсальных зависимостей. В: Материалы общей задачи CoNLL 2017: многоязычный анализ от необработанного текста до универсальных зависимостей. Vancouver, 2017. 71–79

  • Джоши В., Питерс М., Хопкинс М. Расширение синтаксического анализатора на удаленные домены с использованием нескольких десятков частично аннотированных примеров. В: Материалы 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Мельбурн, 2018. 1190–1199

  • Фланнери Д., Мори С. Сочетание активного обучения и частичного аннотирования для предметной адаптации японского синтаксического анализатора зависимостей. В: Материалы 14-й Международной конференции по технологиям синтаксического анализа. Bilbao, 2015. 11–19

  • Li Z, Peng X, Zhang M, et al. Полуконтролируемая адаптация домена для разбора зависимостей. В: Материалы 57-й конференции Ассоциации компьютерной лингвистики. Флоренция, 2019. 2386–2395

  • Земан Д., Резник П.Межъязыковая адаптация парсера между родственными языками. В: Труды Третьей Международной совместной конференции по обработке естественного языка-08 Семинар по НЛП для менее привилегированных языков. Хайдарабад, 2008 г.

  • Макдональд Р., Петров С., Холл К. Передача делексикализованных парсеров зависимостей из нескольких источников. В: Материалы конференции 2011 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Эдинбург, 2011. 62–72

  • Коэн С.Б., Дас Д., Смит Н.А.Неконтролируемое прогнозирование структуры с непараллельным многоязычным руководством. В: Материалы конференции 2011 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Эдинбург, 2011. 50–61

  • Насим Т., Барзилай Р., Глоберсон А. Выборочное совместное использование для анализа многоязычных зависимостей. В: Материалы 50-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Остров Чеджу, 2012. 629–637

  • Тэкстрем О., Макдональд Р., Ушкорейт Дж. Межъязыковые кластеры слов для прямой передачи языковой структуры.В: Материалы конференции Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Montreal, 2012. 477–487

  • Guo J, Che W, Yarowsky D, et al. Анализ межъязыковых зависимостей на основе распределенных представлений. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка.Пекин, 2015. 1234–1244

  • Чжан И, Барзилай Р. Иерархические низкоранговые тензоры для синтаксического анализа многоязычных переводов. В: Материалы конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Lisbon, 2015. 1857–1867

  • Guo J, Che W, Yarowsky D, et al. Структура обучения представлению для синтаксического анализа передачи из нескольких источников. В: Труды тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту. Феникс, 2016

  • Вик М., Канани П., Покок А.Многоязычные вложения с минимальными ограничениями посредством искусственного переключения кода. В: Труды тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту. Phoenix, 2016

  • Шустер Т., Рам О., Барзилай Р. и др. Межъязыковое согласование контекстных вложений слов с приложениями для автоматического анализа зависимостей. В: Материалы конференции 2019 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Миннеаполис, 2019 год.1599–1613

  • Wang Y, Che W, Guo J, et al. Межъязыковое преобразование BERT для автоматического анализа зависимостей. В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка. Гонконг, 2019 г. 5721–5727

  • Ву С, Дредзе М. Бето, Бенц, Бекас: удивительная межъязыковая эффективность BERT. В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка.Гонконг, 2019. 833–844

  • Лампл Г., Конно А. Предварительное обучение межъязыковой языковой модели. ArXiv: 1901.07291, 2019

  • Ву С., Конно А., Ли Х. и др. Возникающая межъязыковая структура в предварительно обученных языковых моделях. ArXiv: 1911.01464

  • Снайдер Б., Насим Т., Барзилай Р. Неконтролируемая индукция многоязычной грамматики. В: Материалы 47-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 4-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка AFNLP.Singapore, 2009. 73–81

  • Jiang W, Liu Q, Lv Y. Расслабленная межъязыковая проекция составного синтаксиса. В: Материалы конференции 2011 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Edinburgh, 2011. 1192–1201

  • Hwa R, Resnik P, Weinberg A, et al. Начальная загрузка синтаксических анализаторов посредством синтаксической проекции на параллельные тексты. Nat Lang Eng, 2005, 11: 311–325

    Статья Google ученый

  • Ли З., Чжан М., Чен В.Мягкая межъязыковая проекция синтаксиса для разбора зависимостей. В: Материалы 25-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Дублин, 2014. 783–793

  • Ma X, Xia F. Анализ зависимостей без учителя с передачей распределения посредством параллельного управления и энтропийной регуляризации. В: Материалы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Baltimore, 2014. 1337–1348

  • Schlichtkrull M, Søgaard A. Синтаксический анализ межъязыковых зависимостей с поздним декодированием для действительно малоресурсных языков.В: Материалы 15-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Valencia, 2017. 220–229

  • Расули М.С., Коллинз М. Межъязыковой перенос парсеров зависимостей на основе плотности. В: Материалы конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Lisbon, 2015. 328–338

  • Agić Ž, Johannsen A, Plank B, et al. Многоязычная проекция для парсинга действительно малоресурсных языков. Trans Assoc Comput Linguist, 2016, 4: 301–312

    Статья Google ученый

  • Цзян В., Лю К., Супнити Т.Совместное изучение грамматик избирательного округа и зависимости путем разложенной межъязыковой индукции. В: Труды двадцать девятой конференции AAAI по искусственному интеллекту. Остин, 2015 г.

  • Тидеманн Дж., Агич З. и Нивре Дж. Перевод дерева для индукции межъязыкового синтаксического анализатора. В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Доха, 2014. 130–140

  • Тидеманн Дж., Агич З. Синтетический древовидный банкинг для разбора межъязыковых зависимостей.Джаир, 2016, 55: 209–248

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Чжан М., Чжан Ю., Фу Г. Анализ межъязыковых зависимостей с использованием смешанного кода TreeBank. В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка. Гонконг, 2019. 997–1006

  • Расули М.С., Коллинз М. Межъязыковой синтаксический перенос с ограниченными ресурсами.Trans Assoc Comput Linguist, 2017, 5: 279–293

    Статья Google ученый

  • Ван Д., Эйснер Дж. Синтетические данные на заказ: Случай синтаксического анализа. В: Материалы конференции 2018 года по эмпирическим методам обработки естественного языка. Брюссель, 2018. 1325–1337

  • Расули М.С., Коллинз М. Синтаксический перенос с низким уровнем ресурсов с неконтролируемым изменением исходного кода. В: Материалы конференции 2019 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка.Миннеаполис, 2019. 3845–3856

  • Смит Д. А., Смит Н. А. Двуязычный анализ с факторизованной оценкой: использование английского для анализа корейского языка. В: Материалы конференции 2004 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Barcelona, ​​2004. 49–56

  • Burkett D, Klein D. Два языка лучше, чем один (для синтаксического анализа). В: Материалы конференции 2008 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Гонолулу, 2008. 877–886

  • Ammar W, Mulcaire G, Ballesteros M, et al.Много языков, один парсер. Trans Assoc Comput Linguist, 2016, 4: 431–444

    Статья Google ученый

  • Smith A, Bohnet B, de Lhoneux M, et al. 82 банка деревьев, 34 модели: Универсальный синтаксический анализ зависимостей с моделями с несколькими банками деревьев. В: Материалы 22-й конференции по компьютерному обучению естественному языку. Брюссель, 2018. 113–123

  • Кондратюк Д., Страка М. 75 языков, 1 модель: универсальный разбор универсальных зависимостей.В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка. Hong Kong, 2019. 2779–2795

  • Li J, Zhou G, Ng H T. Совместный синтаксический и семантический анализ китайского языка. В: Материалы 48-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Uppsala, 2010. 1108–1117

  • Ван З., Сюэ Н. Совместная маркировка POS и анализ компонентов на основе перехода на китайском языке с нелокальными функциями.В: Материалы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Baltimore, 2014. 733–742

  • Li Z, Zhang M, Che W, et al. Совместные модели для тегов китайских POS-терминалов и разбора зависимостей. В: Материалы конференции 2011 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Edinburgh, 2011. 1180–1191

  • Li Z, Zhang M, Che W, et al. Отдельно пассивно-агрессивный обучающий алгоритм для совместного тегирования POS и разбора зависимостей.В: Труды совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка. Остров Чеджу, 2012 г. 1681–1698

  • Хатори Дж., Мацудзаки Т., Мияо Й. и др. Инкрементная совместная пометка POS и анализ зависимостей на китайском языке. В: Материалы Пятой Международной совместной конференции по обработке естественного языка. Chiang Mai, 2011. 1216–1224

  • Бонет Б., Нивр Дж. Система на основе переходов для совместной маркировки частей речи и анализа непроектных зависимостей с метками.В: Труды совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка. Остров Чеджу, 2012. 1455–1465

  • Alberti C, Weiss D, Coppola G, et al. Улучшенный синтаксический анализ и тегирование на основе переходов с помощью нейронных сетей. В: Материалы конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Lisbon, 2015. 1354–1359

  • Zhang Y, Weiss D. Распространение стека: улучшенное изучение представления для синтаксиса.В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Berlin, 2016. 1557–1566

  • Yang L, Zhang M, Liu Y, et al. Совместное размещение тегов и анализ зависимостей с помощью нейронных сетей на основе переходов. IEEE/ACM Trans Audio Speech Language Process, 2017, 26: 1352–1358

    Статья Google ученый

  • Luo X. Синтаксический анализатор китайских иероглифов с максимальной энтропией. В: Труды конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка.Саппоро, 2003. 192–199

  • Чжао Х. Зависимости на уровне символов в китайском языке: полезность и обучение. В: Материалы 12-й конференции Европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Афины, 2009 г. 879–887

  • Хатори Дж., Мацудзаки Т., Мияо Й. и др. Дополнительный совместный подход к сегментации слов, тегам POS и анализу зависимостей на китайском языке. В: Материалы 50-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Остров Чеджу, 2012. 1045–1053

  • Ли З., Чжоу Г. Единый анализ зависимостей китайских морфологических и синтаксических структур. В: Материалы совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка. Остров Чеджу, 2012 г. 1445–1454

  • Zhang M, Zhang Y, Che W, et al. Китайский синтаксический анализ с использованием иероглифов. В: Материалы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.София, 2013. 125–134

  • Zhang M, Zhang Y, Che W, et al. Разбор зависимостей китайского языка на уровне символов. В: Материалы 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Baltimore, 2014. 1326–1336

  • Zhang Y, Li C, Barzilay R, et al. Рандомизированный жадный вывод для совместной сегментации, тегирования POS и анализа зависимостей. В: Материалы конференции 2015 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка.Denver, 2015. 42–52

  • Zheng X, Peng H, Chen Y, et al. Синтаксический анализ с использованием сверточной нейронной сети. В: Труды двадцать четвертой Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту. Буэнос-Айрес, 2015 г.

  • Li H, Zhang Z, Ju Y и др. Нейронный анализ зависимостей на уровне символов для китайского языка. В: Труды тридцать второй конференции AAAI по искусственному интеллекту. Новый Орлеан, 2018

  • Ян Х, Цю Х, Хуан Х.Единая модель для совместной сегментации китайских слов и разбора зависимостей. ArXiv: 1904.04697

  • Йоханссон Р., Нугес П. Маркировка семантических ролей PropBank на основе зависимостей. В: Материалы конференции 2008 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Honolulu, 2008. 69–78

  • Strubell E, Verga P, Andor D, et al. Лингвистически информированное внимание к себе для семантической ролевой маркировки. В: Материалы конференции 2018 года по эмпирическим методам обработки естественного языка.Брюссель, 2018 г. 5027–5038

  • Чжан М., Чжан Дж., Су Дж. Изучение синтаксических особенностей для извлечения отношений с использованием ядра дерева свертки. В: Материалы конференции по технологиям человеческого языка Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики. Нью-Йорк, 2006. 288–295

  • Мива М., Бансал М. Извлечение сквозных отношений с использованием LSTM в последовательностях и древовидных структурах. В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики.Berlin, 2016. 1105–1116

  • Тай К. С., Сочер Р., Мэннинг С. Д. Улучшенные семантические представления из древовидных сетей долговременной кратковременной памяти. В: Материалы 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка Азиатской федерации обработки естественного языка. Beijing, 2015. 1556–1566

  • Zhang M, Li Z, Fu G, et al. Синтаксически улучшенный нейронный машинный перевод с представлениями слов с учетом синтаксиса.В: Материалы конференции 2019 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. Minneapolis, 2019. 1151–1161

  • Liu Y, Liu Q, Lin S. Шаблон выравнивания дерева в строку для статистического машинного перевода. В: 21-я Международная конференция по компьютерной лингвистике и 44-е ежегодное собрание Ассоциации компьютерной лингвистики. Sydney, 2006. 609–616

  • Qiu L, Zhang Y. ZORE: основанная на синтаксисе система для извлечения открытых отношений на китайском языке.В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Doha, 2014. 1870–1880

  • Che W, Zhang M, Liu T, et al. Ядро гибридного дерева свертки для семантической маркировки ролей. В: 21-я Международная конференция по компьютерной лингвистике и 44-е ежегодное собрание Ассоциации компьютерной лингвистики. Sydney, 2006. 73–80

  • Yang X, Su J, Tan CL. Разрешение местоимений на основе ядра со структурированными синтаксическими знаниями.В: 21-я Международная конференция по компьютерной лингвистике и 44-е ежегодное собрание Ассоциации компьютерной лингвистики. Sydney, 2006. 41–48

  • Zhou G, Zhang M, Ji DH, et al. Извлечение отношений на основе ядра дерева с контекстно-зависимой структурированной информацией дерева синтаксического анализа. В: Материалы Объединенной конференции 2007 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка. Прага, 2007. 728–736

  • Чжан М., Ли Х.SVM на базе ядра дерева со структурированными синтаксическими знаниями для переупорядочивания фраз на основе BTG. В: Труды конференции 2009 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Сингапур, 2009. 698–707

  • Йоханссон Р., Нугес П. Влияние синтаксического представления на маркировку семантических ролей. В: Материалы 22-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Manchster, 2008. 393–400

  • Xu Y, Mou L, Li G, et al. Классификация отношений через сети долговременной кратковременной памяти по кратчайшим путям зависимости.В: Материалы конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Лиссабон, 2015. 1785–1794

  • Рот М., Лапата М. Маркировка нейронных семантических ролей с встраиванием путей зависимости. В: Материалы 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Berlin, 2016. 1192–1202

  • Mou L, Peng H, Li G, et al. Дискриминативное нейронное моделирование предложений с помощью древовидной свертки. В: Материалы конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка.Lisbon, 2015. 2315–2325

  • Zhang X, Lu L, Lapata M. Сети долговременной кратковременной памяти с нисходящим деревом. В: Труды конференции 2016 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. San Diego, 2016. 310–320

  • Teng Z, Zhang Y. Двунаправленные деревья LSTM с лексикализацией головы. Trans Assoc Comput Linguist, 2017, 5: 163–177

    Статья Google ученый

  • Ли Дж., Сюн Д., Ту З. и др.Моделирование исходного синтаксиса для нейронного машинного перевода. В: Материалы 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Vancouver, 2017. 688–697

  • Ву С., Чжоу М., Чжан Д. Улучшенный нейронный машинный перевод с исходным синтаксисом. В: Труды двадцать шестой Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту. Мельбурн, 2017. 4179–4185

  • Чжан М., Чжан Й., Фу Г. Сквозное извлечение нейронных связей с глобальной оптимизацией.В: Материалы конференции 2017 года по эмпирическим методам обработки естественного языка. Копенгаген, 2017. 17:30–17:40

  • Ю Н, Чжан М, Фу Г. Нейронный анализ RST на основе переходов с неявными синтаксическими функциями. В: Материалы 27-й Международной конференции по компьютерной лингвистике. Santa Fe, 2018. 559–570

  • Bastings J, Titov I, Aziz W, et al. Сверточные кодировщики графов для нейронного машинного перевода с учетом синтаксиса. В: Материалы конференции 2017 года по эмпирическим методам обработки естественного языка.Copenhagen, 2017. 1957–1967

  • Zhang Y, Qi P, Manning C. D. Свертка графа по сокращенным деревьям зависимостей улучшает извлечение отношений. В: Материалы конференции 2018 года по эмпирическим методам обработки естественного языка. Брюссель, 2018. 2205–2215

  • Марчеджиани Д., Бастингс Дж., Титов И. Использование семантики в нейронном машинном переводе с помощью графовых сверточных сетей. В: Труды конференции 2018 года Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка.Minneapolis, 2018. 486–492

  • Маркус М. П., Санторини Б., Марцинкевич М. А. Создание большого аннотированного корпуса английского языка: The Penn Treebank. Компьютерный лингвист, 1993, 19: 313–330

    Google ученый

  • Сюэ Н., Ся Ф., Чиоу Ф.Д. и др. Penn chinese treebank: аннотация фразовой структуры большого корпуса. НЛЭ, 2005, 11: 207–238

    Google ученый

  • Йоханссон Р., Нугес П.Расширенное преобразование компонентов в зависимости для английского языка. В: Материалы 16-й Северной конференции по компьютерной лингвистике. Tartu, 2007. 105–112

  • Йоханссон Р., Нугес П. Лт: извлечение семантической структуры с использованием непроективных деревьев зависимостей. В: Материалы 4-го Международного семинара по семантическим оценкам. Прага, 2007. 227–230

  • Чжэнхуа Л., Ваньсян С., Тинг Л. Исследование преобразования структурных деревьев фраз в зависимости.J Chin Inform Process, 2008, 22: 14–19

    Google ученый

  • Де Марнефф М.С., Маккартни Б., Мэннинг С.Д. и др. Создание синтаксических анализов типизированных зависимостей из синтаксических анализов структуры фраз. В: Материалы Пятой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке. Genoa, 2006. 449–454

  • Tateisi Y, Yakushiji A, Ohta T, et al. Синтаксическая аннотация для корпуса genia. В: Proceedings of Natural Language Processing — IJCNLP 2005, Вторая международная совместная конференция.Остров Чеджу, 2005. 222–227

  • Kong L, Schneider N, Swayamdipta S, et al. Парсер зависимостей для твитов. В: Материалы конференции 2014 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка. Doha, 2014. 1001–1012

  • De Marneffe M C, Dozat T, Silveira N, et al. Универсальные Стэнфордские зависимости: межъязыковая типология. В: Труды Девятой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке. Рейкьявик, 2014. 4585–4592

  • Петров С., Дас Д., Макдональд Р.Универсальный набор тегов части речи. В: Труды Восьмой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке. Стамбул, 2012 г.

  • McDonald R, Nivre J, Quirmbach-Brundage Y, et al. Универсальная аннотация зависимостей для многоязычного синтаксического анализа. В: Материалы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Sofia, 2013. 92–97

  • Nivre J, Agić Ž, Aranzabe MJ, et al. Универсальные зависимости 1.2. 2015

  • Nivre J, Agić Ž, Ahrenberg L, et al.Универсальные зависимости 2.1. 2017

  • Chen K J, Luo C C, Chang M C, et al. Банк деревьев Sinica: критерии проектирования, вопросы представления и реализация, глава 13, 2003 г.

  • Цян З. Схема аннотации китайского банка деревьев. J Chin Infor Proc, 2004, 18: 1–8

    Google ученый

  • Zhan W. Применение банка деревьев для обучения китайской грамматике: предварительное расследование. J Tech Chin Language Teach, 2012, 3: 16–29

    Google ученый

  • Лю Т., Ма Дж., Ли С.Создание банка зависимостей для улучшения китайского синтаксического анализатора. J Chin Language Comput, 2006, 16: 207–224

    Google ученый

  • Че В., Ли З., Лю Т. Китайский банк деревьев зависимостей 1.0 ldc2012t05. Филадельфия: Консорциум лингвистических данных, 2012 г.

    Google ученый

  • Цю Л., Чжан Ю., Джин П. и др. Китайские деревья с несколькими представлениями. В: Материалы 25-й Международной конференции по компьютерной лингвистике.Дублин, 2014. 257–268

  • Цю Л., Чжан Ю., Чжан М. Представления дерева зависимостей структур предикат-аргумент. В: Труды тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту. Феникс, 2016 г.

  • Бухгольц С., Марси Э. Конлл-х поделилась задачей по анализу многоязычных зависимостей. В: Труды Десятой конференции по компьютерному изучению естественного языка. New York, 2006. 149–164

  • Nivre J, Hall J, Kubler S, et al.Общая задача CoNLL 2007 по разбору зависимостей. В: Материалы Объединенной конференции 2007 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерного изучения естественного языка. Прага, 2007. 915–932

  • Zeman D, Popel M, Straka M, et al. Общая задача CoNLL 2017: многоязычный синтаксический анализ от необработанного текста до универсальных зависимостей. В: Материалы 21-й конференции по компьютерному обучению естественному языку. Vancouver, 2017. 1–19

  • Zeman D, Hajic J, Popel M, et al.Общая задача CoNLL 2018: многоязычный синтаксический анализ от необработанного текста до универсальных зависимостей. В: Материалы 22-й конференции по компьютерному обучению естественному языку. Брюссель, 2018. 1–21

  • Петров С., Макдональд Р. Обзор общей задачи 2012 г. по синтаксическому анализу сети. В: Материалы первого семинара по синтаксическому анализу неканонического языка (SANCL). Монреаль, 2012 г.

  • Peng X, Li Z, Zhang M, et al. Обзор общей задачи nlpcc 2019: разбор междоменных зависимостей.В: Труды обработки естественного языка и китайских вычислений — 8-я Международная конференция CCF. Dunhuang, 2019. 760–771

  • Che W, Zhang M, Shao Y, et al. Semeval-2012, задание 5: Разбор китайской семантической зависимости. В: Материалы 6-го Международного семинара по семантической оценке. Montreal, 2012. 378–384

  • Oepen S, Abend O, Hajic J, et al. MRP 2019: Кросс-фреймворк, означающий синтаксический анализ представлений. В: Материалы общей задачи по синтаксическому анализу кросс-фреймворкового представления значений на конференции 2019 года по изучению естественного языка.Hong Kong, 2019. 1–27

  • Синтаксический анализ — Discovery — Исследовательский портал Университета Данди

    TY — CHAP

    T1 — Синтаксический анализ

    AU — Pickering, Martin J.

    AU — van PG

    PY — 2006

    Y1 — 2006

    N2 — В этой главе рассматривается синтаксический анализ. Большинство исследований обработки предложений по-прежнему касаются относительно традиционных тем, таких как исходные факторы, влияющие на обработку, повторный анализ и структурную сложность.Теперь кажется разумным заключить, что полностью модульные описания начальной обработки, такие как традиционная теория Сада-Пути, неверны и что процессор использует ряд источников информации во время начальной обработки. Однако есть веские основания полагать, что структурная информация действительно играет роль при обработке предложений и не может быть сведена к набору слабо взаимодействующих ограничений. Хотя исследования показали, что контекст дискурса, правдоподобие и частота играют важную роль при обработке предложений, они часто не полностью перевешивают основные предпочтения в отношении определенных типов структуры.Предложение оценивается грамматически чаще, чем сопоставимое предложение, в котором репарандум неоднозначен (. выбран). Эта интерпретация предполагает, что репарандум ведет себя так же, как подсознательный быстрый прайм. Эти примеры предполагают, что исследования в области синтаксического анализа могут начать больше сосредотачиваться на естественном языке, диалоге и интеграции со сложными нелингвистическими контекстами. Одним из следствий этих тенденций является то, что может быть более тесная связь между пониманием и производством, в частности, между синтаксическим анализом и синтаксическим кодированием во время производства.

    AB — В этой главе обсуждается синтаксический анализ. Большинство исследований обработки предложений по-прежнему касаются относительно традиционных тем, таких как исходные факторы, влияющие на обработку, повторный анализ и структурную сложность. Теперь кажется разумным заключить, что полностью модульные описания начальной обработки, такие как традиционная теория Сада-Пути, неверны и что процессор использует ряд источников информации во время начальной обработки. Однако есть веские основания полагать, что структурная информация действительно играет роль при обработке предложений и не может быть сведена к набору слабо взаимодействующих ограничений.Хотя исследования показали, что контекст дискурса, правдоподобие и частота играют важную роль при обработке предложений, они часто не полностью перевешивают основные предпочтения в отношении определенных типов структуры. Предложение оценивается грамматически чаще, чем сопоставимое предложение, в котором репарандум неоднозначен (. выбран). Эта интерпретация предполагает, что репарандум ведет себя так же, как подсознательный быстрый прайм. Эти примеры предполагают, что исследования в области синтаксического анализа могут начать больше сосредотачиваться на естественном языке, диалоге и интеграции со сложными нелингвистическими контекстами.Одним из следствий этих тенденций является то, что может быть более тесная связь между пониманием и производством, в частности, между синтаксическим анализом и синтаксическим кодированием во время производства.

    UR — http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=84882528156&partnerID=8YFLogxK

    U2 — 10.1016/B978-012369374-7/50013-4

    9037-981 DO 0 — 10.1016/B978-012369374-7/50013-4

    9037-981 DO 0 7 / 50013-4

    м3 — Глава

    An — Scopus: 84882528156

    SN — 9780123693747

    SP — 455

    EP — 503

    BT — Справочник психолингвистики

    A2 — Traxler, M.

    A2 — Gernsbacher, M.

    PB — Academic Press

    CY — Лондон

    ER —

    Типы анализа компилятора сверху вниз и снизу вверх

    Что такое синтаксический анализ?

    Анализ синтаксиса — это второй этап процесса разработки компилятора, в ходе которого заданная входная строка проверяется на предмет подтверждения правил и структуры формальной грамматики. Он анализирует синтаксическую структуру и проверяет, соответствует ли данный ввод правильному синтаксису языка программирования или нет.

    Синтаксический анализ в процессе разработки компилятора следует за этапом лексического анализа. Он также известен как дерево синтаксического анализа или дерево синтаксиса. Дерево синтаксического анализа разработано с помощью предопределенной грамматики языка. Анализатор синтаксиса также проверяет, соответствует ли данная программа правилам, подразумеваемым контекстно-свободной грамматикой. Если он удовлетворяет, синтаксический анализатор создает дерево синтаксического анализа этой исходной программы. В противном случае он будет отображать сообщения об ошибках.

    Процесс синтаксического анализатора

    В этом уроке вы узнаете

    Зачем нужен синтаксический анализатор?

    • Проверить правильность кода грамматически
    • Синтаксический анализатор поможет применить правила к коду
    • Помогает убедиться, что каждой открывающей фигурной скобке соответствует закрывающее сальдо
    • Каждое объявление имеет тип, и этот тип должен существовать

    Важная терминология синтаксического анализатора

    Важные термины, используемые в процессе синтаксического анализа:

    • Предложение: Предложение — это группа символов в некотором алфавите.
    • Лексема: Лексема — это синтаксическая единица языка низшего уровня (например, итог, начало).
    • Токен: Токен — это просто категория лексем.
    • Ключевые слова и зарезервированные слова – это идентификатор, который используется как фиксированная часть синтаксиса оператора. Это зарезервированное слово, которое нельзя использовать в качестве имени переменной или идентификатора.
    • Слова-помехи – Слова-помехи необязательны и вставляются в утверждение для улучшения читаемости предложения.
    • Комментарии – Это очень важная часть документации. В основном он отображается с помощью /* */ или//Пусто (пробелы)
    • Разделители – это синтаксический элемент, обозначающий начало или конец некоторой синтаксической единицы. Подобно утверждению или выражению, «начало»… «конец» или {}.
    • Набор символов – ASCII, Unicode
    • Идентификаторы – Это ограничение на длину, которое помогает уменьшить читабельность предложения.
    • Символы оператора – + и – выполняют две основные арифметические операции.
    • Синтаксические элементы языка

    Зачем нужен парсинг?

    Анализ также проверяет, правильно ли сформирована входная строка, и, если нет, отклоняет ее.

    Ниже перечислены важные задачи, выполняемые синтаксическим анализатором при разработке компилятора:

    • Помогает обнаруживать все типы синтаксических ошибок
    • Найти позицию, в которой произошла ошибка
    • Четкое и точное описание ошибки.
    • Восстановление после ошибки для продолжения и поиска дополнительных ошибок в коде.
    • Не должно влиять на компиляцию «правильных» программ.
    • Анализатор должен отклонять недопустимые тексты, сообщая об ошибках синтаксиса

    Методы синтаксического анализа

    Методы синтаксического анализа делятся на две разные группы:

    • Анализ сверху вниз,
    • Анализ снизу вверх

    Анализ сверху вниз:

    При разборе сверху вниз построение дерева разбора начинается с корня и затем продолжается к листьям.

    Два типа разбора сверху вниз:

    1. Предиктивный анализ:

    Предиктивный анализ может предсказать, какую продукцию следует использовать для замены конкретной входной строки. Предиктивный синтаксический анализатор использует точку просмотра вперед, которая указывает на следующие входные символы. При использовании этого метода синтаксического анализа возврат не является проблемой. Он известен как LL(1) Parser

    .
    1. Анализ рекурсивного спуска:

    Этот метод синтаксического анализа рекурсивно анализирует входные данные для создания дерева празе.Он состоит из нескольких небольших функций, по одной для каждого нетерминала в грамматике.

    Анализ снизу вверх:

    При синтаксическом анализе снизу вверх в компиляторе построение дерева синтаксического анализа начинается с конца, а затем оно обрабатывается в направлении его корня. Это также называется синтаксическим анализом сдвига-уменьшения. Этот тип синтаксического анализа в дизайне компилятора создается с помощью некоторых программных средств.

    Ошибка

    — Методы восстановления

    Общие ошибки, возникающие при синтаксическом анализе в системном программном обеспечении

    • Лексический : Имя неверно набранного идентификатора
    • Синтаксический : несбалансированная скобка или отсутствующая точка с запятой
    • Семантический : несовместимое присвоение значения
    • Логический : Бесконечный цикл и недостижимый код

    Синтаксический анализатор должен обнаруживать и сообщать о любых ошибках, обнаруженных в программе.Таким образом, всякий раз, когда возникает ошибка, парсер. Он должен быть в состоянии справиться с этим и продолжить синтаксический анализ оставшегося ввода. Программа может иметь следующие типы ошибок на различных этапах процесса компиляции. В синтаксическом анализаторе

    могут быть реализованы пять распространенных методов устранения ошибок.

    Восстановление режима оператора

    • В случае, когда анализатор обнаруживает ошибку, он помогает вам принять меры по ее устранению. Это позволяет заранее анализировать остальные входные данные и состояния.
    • Например, добавление отсутствующей точки с запятой происходит в методе восстановления в режиме операторов.Тем не менее, разработчик синтаксического анализа должен быть осторожен при внесении этих изменений, так как одно неправильное исправление может привести к бесконечному циклу.

    Восстановление в режиме паники

    • В случае, когда синтаксический анализатор обнаруживает ошибку, этот режим игнорирует остальную часть оператора и не обрабатывает ввод от ошибочного ввода до разделителя, например точки с запятой. Это простой метод исправления ошибок.
    • В этом методе восстановления синтаксический анализатор отклоняет входные символы один за другим, пока не будет найдена одна назначенная группа синхронизирующих токенов.Синхронизирующие токены обычно используют разделители, такие как или.

    Восстановление уровня фразы:

    • Компилятор исправляет программу, вставляя или удаляя токены. Это позволяет продолжить синтаксический анализ с того места, где оно было. Он выполняет коррекцию на оставшемся входе. Он может заменить префикс оставшегося ввода некоторой строкой, что поможет синтаксическому анализатору продолжить процесс.

    Производство ошибок

    • Восстановление Error Production расширяет грамматику языка, который генерирует ошибочные конструкции.Затем синтаксический анализатор выполняет диагностику ошибок этой конструкции.

    Общая коррекция:

    • Компилятор должен делать как можно меньше изменений при обработке неверной входной строки. Учитывая неправильную входную строку a и грамматику c, алгоритмы будут искать дерево синтаксического анализа для связанной строки b. Как и некоторые вставки, удаления и модификации, сделанные из токенов, необходимых для преобразования a в b, настолько мало, насколько это возможно.

    Грамматика:

    Грамматика — это набор структурных правил, описывающих язык.Грамматика определяет структуру любого предложения. Этот термин также относится к изучению этих правил, и этот файл включает морфологию, фонологию и синтаксис. Он способен описывать многие синтаксис языков программирования.

    Правила грамматики форм

    • Нетерминальный символ должен стоять слева хотя бы от одной продукции
    • Символ цели никогда не должен отображаться справа от ::= любой продукции
    • Правило является рекурсивным, если LHS появляется в его RHS

    Условные обозначения

    Символ условных обозначений может быть указан путем заключения элемента в квадратные скобки.Это произвольная последовательность экземпляров элемента, которую можно указать, заключив элемент в фигурные скобки, за которыми следует символ звездочки {…}*.

    Это выбор альтернативы, которая может использовать символ в пределах единого правила. При необходимости он может быть заключен в круглые скобки ([,]).

    Два типа области условных обозначений Терминал и нетерминал

    1.Клеммы:

    • Строчные буквы алфавита, такие как a, b, c,
    • Символы оператора, такие как +,-, * и т. д.
    • Знаки препинания, такие как круглые скобки, решетка, запятая
    • 0, 1, …, 9 цифр
    • Строки, выделенные жирным шрифтом, такие как id или if, все, что представляет один символ терминала

    2. Нетерминалы:

    • Прописные буквы, такие как A, B, C
    • Имена, выделенные курсивом в нижнем регистре: выражение или что-то

    Грамматика без контекста

    CFG — это леворекурсивная грамматика, имеющая по крайней мере одну продукцию этого типа.Правила в контекстно-свободной грамматике в основном рекурсивны. Анализатор синтаксиса проверяет, удовлетворяет ли конкретная программа всем правилам контекстно-свободной грамматики или нет. Если он соответствует, анализаторы синтаксиса этих правил могут создать дерево синтаксического анализа для этой программы.

     выражение -> выражение -> термин
    выражение -> выражение – термин
    выражение-> термин
    срок -> срок * фактор
    термин -> выражение/ фактор
    термин -> фактор фактор
    фактор -> ( выражение )
    фактор -> идентификатор
     

    Грамматический вывод

    Грамматическая деривация — это последовательность правил грамматики, которая преобразует начальный символ в строку.Вывод доказывает, что строка принадлежит языку грамматики.

    Самая левая производная

    Когда сентенциальная форма ввода сканируется и заменяется в последовательности слева направо, это называется самым левым производным. Форма предложения, полученная самым левым производным, называется формой предложения слева.

    Самая правая производная

    Крайний правый вывод сканирует и заменяет ввод продукционными правилами, справа налево, последовательность.Он известен как самый правый вывод. Форма предложения, полученная из самого правого производного, известна как правая форма предложения.

    Сравнение синтаксиса и лексического анализатора

    Анализатор синтаксиса Лексический анализатор
    Синтаксический анализатор в основном работает с рекурсивными конструкциями языка. Лексический анализатор облегчает задачу синтаксического анализатора.
    Анализатор синтаксиса работает с токенами в исходной программе, чтобы распознавать значимые структуры в языке программирования. Лексический анализатор распознал токен в исходной программе.
    Он получает входные данные в виде токенов от лексических анализаторов. Он отвечает за достоверность токена, предоставленного

    синтаксический анализатор

    Недостатки использования синтаксических анализаторов

    • Он никогда не определит, действителен ли токен или нет
    • Не помогает определить, является ли операция, выполняемая над типом токена, допустимой или нет
    • Вы не можете решить, что токен объявлен и инициализирован до того, как он будет использован

    Резюме

    • Синтаксический анализ — это вторая фаза процесса разработки компилятора, которая следует за лексическим анализом
    • Синтаксический анализатор поможет применить правила к коду
    • Предложение, лексема, токен, ключевые слова и зарезервированные слова, слова-помехи, комментарии, разделители, набор символов, идентификаторы — некоторые важные термины, используемые при анализе синтаксиса при построении компилятора
    • Parse проверяет, правильно ли сформирована входная строка, и, если нет, отклоняет ее
    • Методы синтаксического анализа делятся на две разные группы: синтаксический анализ сверху вниз, синтаксический анализ снизу вверх
    • Лексические, синтаксические, семантические и логические — некоторые распространенные ошибки, возникающие при анализе метода
    • Грамматика — это набор структурных правил, описывающих язык
    • Символ условных обозначений может быть указан путем заключения элемента в квадратные скобки
    • CFG — это леворекурсивная грамматика, имеющая хотя бы одну продукцию типа
    • .

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.