如何在NLP中形成树 - ＆gt;词性标注。这背后的算法是什么？ （S （NP爱丽丝） （VP （V追逐） （NP （Det） （N兔子））））
例如Det＆＃34;＆＃34;＆＃34;和N＆＃34;兔子＆＃34;成为NP（归入NP？） 什么是树形成和节点聚合背后的算法
答案 0 :(得分：4)
这里你的意思基本上是解析而不是POS标记。 POS只关心为一个单词分配正确的POS标签（即，对于＆＃39;或者＃N;或者＃33;狗＆＃39;）。
在解析中，此信息用于解析句子。有依赖解析器和选区解析器。通常为组成树木绘制漂亮的树木。为了解析一个句子，你需要一个语法。 语法由一组说明如何构建成分的规则组成。这是一个非常简单的语法的例子：
S -> NP VP
NP -> DT NN
VP -> V
这个语法会成功解析简单的句子
'the dog barks'
到
(S (NP (DT the) (NN dog)) (VP (V barks))))
有很多不同的解析算法。 最简单的算法之一是shift-reduce算法。 然后有更复杂的算法，如CYK解析器，LL / LR解析器。此外，还有自下而上和自上而下的解析。我想这是最好的，如果你在这里做一些基本的阅读。 在这里你会发现不同的算法 https://en.m.wikipedia.org/wiki/Category:Parsing_algorithms
解析的一个很好的介绍： http://dickgrune.com/Books/PTAPG_2nd_Edition/