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依存句法分析器的简单实现

生成式句法分析指的是,生成一系列依存句法树,从它们中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中,生成模型的构建主要使用三类信息:词性信息、词汇信息和结构信息。前二类很好理解,而结构信息需要特殊语法标记,不做考虑。 本文主要利用了词汇+词性生成联合概率模型,使用最大生成树Prim算法搜索最终结果,得到了一个简单的汉语依存句法分析器。 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源:http://hanlp.dksou.com/ 基本思路 统计词语WordA与词语WordB构成依存关系DrC的频次,词语WordA与词性TagB构成依存关系DrD的频次,词性TagA与词语WordB构成依存关系DrE的频次,词性TagA与词词性TagB构成依存关系DrF的频次。为句子中词语i与词语j生成多条依存句法边,其权值为上述四种频次的综合(主要利用词-词频次,其余的作平滑处理用)。取边的权值最大的作为唯一的边,加入有向图中。 在有向图上使用Prim最大生成树算法,计算出最大生成树,格式化输出。 模型训练 简单地统计一下清华大学语义依存网络语料,得到如下结果: @符号连接起两个词汇或词性,用<>括起...

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春色将阑,莺声渐老,红英落尽青梅小。画堂人静雨蒙蒙,屏山半掩余香袅。 密约沉沉,离情杳杳,菱花尘满慵将照。倚楼无语欲销魂,长空黯淡连芳草。 首先安装python包 pip3 install baidu-aip 再注册百度AI得到相关参数 https://ai.baidu.com/ 一、语音合成 from aip import AipSpeech APP_ID = '14446020' API_KEY = 'GnaoLWrIiTKP10disiDHMiNZ' SECRET_KEY = 'FYaMNBsH5NFsgWcRsyBfaHDV70MvvE6u' #实例化AipSpeech对象 client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) #调用方法语音合成 result = client.synthesis("欢迎来到王者荣耀", options={ "per": 1, "spd": 9, "pit": 9, "vol": 15, }) if not isinstance(result, dict): with open('auido.mp3',...

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