自然言語処理(NLP)における依存性パーサ

依存関係のパーサーは、文法的な構造の文章を分析するためのツールの一種です.
彼らは、文をその構成要素に分解して、関連したどんな単語または句も見つけさせます.
依存パーサは“head”の単語を探しています.それらの見出し語がどのように他の語に依存するか、そして、特に、1つの語が変わるか、もう一つを変えるとき、彼らは分析します.
オープンソースライブラリspacyは依存関係解析のような自然言語処理タスクの多くの異なる種類のための素晴らしいツールです.これは優秀な依存関係のパーサーが含まれており、スタンフォードCorenlpもチェックアウトすることがあります.
「依存している」という文に依存関係構文解析を適用すると、以下のようになります.

矢印は、特別なタグによって記述された関係の性質を持つ「駆動」という単語を「fast」という語で修飾することを示す.この特定のケースではadvmodです.
以下にいくつかの他の修飾子を示します:

acl: clausal modifier of noun (adjectival clause)
advcl: adverbial clause modifier
amod: adjectival modifier
appos: appositional modifier

上の図はこのコードで生成されます.
インポートspacy
インポートインポートから
NLP = SPASY荷を積む
DOC = NLP(「速く運転している」)
変位.サーブ( doc , style ="dep "
`
自分のJupyterノートブックや他のコードを回転させることなく依存関係の解析を行うことができれば、このオンラインツールを使用できます.
https://explosion.ai/demos/displacy?text=They%20are%20driving%20fast&model=en_core_web_sm&cpu=1&cph=1
このオンラインツールで作成した図の例を示します.

依存性構文解析の使用場所
依存関係の解析はNLPの多くの分野で使用されます.

grammar checking
information extraction
website categorization
aspect based sentiment analysis
named entity recognition
product categorization
question answering
trending products analysis
document summarization