基于转换的神经网络依存句法分析器_基于转换的句法依存分析

依存句法分析是自然语言处理中一个关键的问题，一是判断给定的句子是否合乎语法，再是为合乎语法的句子给出句法结构。为了准确做出句子的依存关系，不少学者提出了一些方法，如基于图的方法，基于转换的方法等。

基于转换的依存句法分析

Yamada和Matsumoto提出了使用SVM来训练基于转换的依存分析算法。他们根据三种**分析行为（shift, right, left）**对输入的句子进行从左到右顺序构建一颗依存树，他们的算法属于自底向上（bottom-up）的分析算法。分析器算法分为两步：

1. 使用目标节点周围上下文信息估计合适的分析行为
2. 依据所执行的行为构建一个依存树
   分析算法的核心就是提取目标结点的上下文信息，并依据模型估计最可能的分析行为（在训练模型时是由标注的依存树给出分析行为，在预测的时候是学习的模型给出）。
   为了提取特征，Yamada使用一个三元组$(p,k,v)$来表示一个特征，$p$表示距离目标节点的位置，$k$为特征类型，$v$为特征的值。对于特征类型和特征值他给出了一个表格。然后对应特征和分析行为（shift, right, left）进行训练。由于是多分类任务，Yamada使用了O vs.O的训练方法，并给出了一些评价分析器的标准：
   $$DependencyAccuracy(Dep.Acc.)=\frac{thenumberofcorrectparents}{thetotalnumberofparents}$$
   $$RootAccuracy(RootAcc.)=\frac{thenumberofcorrectrootnodes}{thetotalnumberofsentences}$$
   $$CompleteRate(Comp.Rate)=\frac{thenumberofcompleteparsedsentences}{thetotalnumberofsentences}$$
   Nivre总结了两种基于转换的依存分析方法，一种是arc-standard parsing，另一种是arc-eager parsing。前一种是标准的自下而上的方法，如Yamada提出的方法；后一种是结合了自底而上和自上而下（top-down）的方法，这个方法是只要head和其依赖存在，就向依存图中添加弧，即使这个依赖的依赖还没有添加弧。
   ###arc-standard parsing
   对于一个单词序列$W=w_1\cdots w_n$，我们认为$w_i<w_j$，即单词$w_i$在单词$w_j$的前面，$w_i\to w_j$表示从 w i w_i wi​</