句子的依存結構表達了詞與詞之間的依賴關係，這種關係稱依存關係。它是一種二元的非對稱關係（binary asymmetric relation），從依存關係的支配者head指向從屬者dependent。
依存句法分析旨在將輸入的句子轉化成依存分析樹（或圖），依存樹中自上而下任意父子結點之間用依存關係連線。在自然語言處理中，依存句法分析屬於句法層次的任務，它一般需要詞法層次的詞性標註（pos）的結果作為輔助資訊。
有趣的是，詞性標註這個任務又需要分詞結果作為輔助資訊，可通過分詞和詞性標註聯合任務來規避分詞帶來錯誤傳播，當然這是題外話。以ltp為例，依存句法分析中的依存關係包括：
關係型別
標籤描述
樣例主謂關係
sbvsubject-verb
我送她一束花 (我
動賓關係
vob直接賓語，verb-object
我送她一束花 (送 --> 花)
間賓關係
iob間接賓語，indirect-object
我送她一束花 (送 --> 她)
前置賓語
fob前置賓語，fronting-object
他什麼書都讀 (書
兼語dbl
double
他請我吃飯 (請 --> 我)
定中關係
attattribute
紅蘋果 (紅
狀中結構
advadverbial
非常美麗 (非常
動補結構
cmpcomplement
做完了作業 (做 --> 完)
並列關係
coocoordinate
大山和大海 (大山 --> 大海)
介賓關係
pobpreposition-object
在**區內 (在 --> 內)
左附加關係
ladleft adjunct
大山和大海 (和
右附加關係
radright adjunct
孩子們 (孩子 --> 們)
獨立結構
isindependent structure
兩個單句在結構上彼此獨立
標點wp
punctuation
。核心關係
hedhead
指整個句子的核心
實際上，也不必嚴格遵守這個**，最終還是得按照語料的來，畢竟tag都是標註規範說了算。以「他叫湯姆去拿外衣。」為例，得到如下的依存句法分析結果：
一般句子的核心都是謂詞。依存句法分析可以幫助理解文字語義，並且具有可解釋性。
將依存句法分析的分析過程看成狀態機的狀態轉移過程。給定乙個初始狀態（init state）和乙個終止狀態（terminate state），狀態機從初始狀態出發，在每個時刻都貪心地選擇乙個轉移方式，從而實現狀態的轉移。到達終止狀態後，可根據整個過程中的轉移序列可以還原出依存分析樹。
用三元組(\(\sigma\), \(\beta\), a)表示狀態，其中\(\sigma\)是乙個棧（root位於棧底），\(\beta\)是快取（buffer），a表示解析的結果。對於句子\(s=(w_1, w_2, ..., w_n)\)，起始狀態為([root], [\(w_0\)
\(w_1\)
\(w_2\) ... \(w_n\)], \(\emptyset\))，終止狀態為([root], , a)
每個時刻的轉移方式有三種，shift、left_arc和right_arc。
以「he has good control.」為例，整個轉移過程為：
最終可根據a得到如下解析樹：
於是每個時刻如何選擇轉移方式成為方法的關鍵。考慮到狀態機在每個時刻的轉移方式有\(2*n_l+1\)種[2]
，其中\(n_l\)是依存關係的數量。而狀態機在每個時刻都只貪心地做出選擇，所以簡單構建乙個分類器即可實現整個系統。當然，在解碼過程中也可以換成beam search。
a fast and accurate dependency parser using neural networks中使用的是dnn模型，從stack和buffer中抽取出一些詞，然後將這些詞的詞嵌入、pos標籤嵌入、依存關係標籤嵌入作為輸入，輸出則是**狀態轉移的方式。考慮到2023年的模型拿到現在肯定不中用，無論是網路結構還是優化器，都過時了，所以這裡不打算介紹了。
度量包括兩種，uas（unlabeled attachment scores）和las（labeled attachment scores），其中las可參考conll 2017 shared task: multilingual parsing from raw text to universal dependencies.
相比於傳統的語義理解，如今大資料+大算力直接訓練端到端的模型成為主流，語義依存分析漸漸變得不再那麼重要了。
a fast and accurate dependency parser using neural networks. danqi chen, christopher d. manning. emnlp 2014. ↩︎
left-arc和right-arc各有\(n_l\)個轉移方式，再加shift就是\(2*n_l+1\)了。 ↩︎
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