1) syntactic dependency
句法依存关系
1.
The paper presents domestic and alien researches on word senses disambiguation,and improves the algorithm of word sense disambiguation based on Navie-Bayes discriminance by adding large weights for characteristic words of polysemous words with syntactic dependency into Bayes discriminance formula,which amends the effect of word sense diambiguation.
对基于Bayes判别法的词义消歧算法做了改进,加大与多义词存在句法依存关系的特征词在Bayes判别公式中的权值比重,较好改善词义消歧的效果,并设计对比实验,验证了改进算法的优越性,分析了语料规模、数据噪声、数据稀疏问题对词义消歧的影响的规律。
3) Dependency Grammar
依存关系语法
4) dependency structure
依存关系
1.
This paper proposes a new feature selection method based on syntactic and semantic information,using the question word,the main verb of the question,the dependency structure,the main noun and the top hypernym of the noun as features for classification.
考虑了问题的句法信息和语义信息,提出了一种利用问题疑问词、依存关系、主要动词、中心名词和名词的最高上位词作为特征进行分类的新方法。
2.
We haveexperimented with different feature sets:Bag of Words,Dependency Structure,WordNet Hypernyms and SelectedWordNet Hypernyms of a category.
本文介绍了用WordNet 的同义词集和上位概念及词汇间的依存关系作为分类特征进行问题分类的方法;把来自句法分析器和Wordnet 的语言知识应用到了问题表示中。
5) dependency relation
依存关系
1.
The transformation rules from dependency relationship tree - bank is get and XML is used to managing the set of rules, including these operations: accession, deletion, modification.
从依存关系树库中提取出依存三元组到语义网络语言的转换规则,并使用XML标记语言实现了对大规则集的管理,包括规则的添加、删除、修改。
2.
The results show that the feature extraction method using SVM based on dependency relations can get high classification accuracy.
提出依存关系规则与统计方法相结合,实现了基于依存关系与支持向量机的问题分类机制。
6) dependency
[英][dɪ'pendənsi] [美][dɪ'pɛndənsɪ]
依存关系
1.
Chinese Chunk Dependency Analysis Based on Support Vector Machines;
基于SVM的中文组块间依存关系分析
补充资料：句法分析
判断一个句子x是否符合给定句法的过程,也是检验x是否属于给定文法G所生成语言L(G)的过程。句法分析又称剖析。一类模式由文法G所描述也就是对x表示的模式的识别过程。因此，各种句法分析方法均可作为模式识别手段。当G为正则文法时,句法分析一般借助于有限自动机，看 x是否为相应的自动机所接受（见语言识别器）。当G为上下文无关文法时,实现句法分析可用各种剖析算法，其中主要的有自上而下的剖析、自下而上的剖析、CYK剖析算法和厄尔利剖析算法等。但G为上下文敏感文法或 O型文法时，还没有高效率的句法分析方法（见短语结构文法）。
自上而下的剖析 这种剖析是"面向目标"的，从起始符S出发，利用产生式再写句型中的非终止符,以尝试逐步地匹配输入符号串x。若对某一阶段的子目标（x的一个前缀）匹配失败，就必须回溯，再进行其他尝试。如果一切尝试都已失败，则可断言x不属于 L(G)。例如，设G由产生式：①S→aSbS，②S→aS，③S→c规定,且输入符号串x=acbc,则对x的自上而下剖析过程如图1,依次利用产生式①、②、③,就可由 S出发导出x。这相当于自上而下地构成x的派生树（图2），剖析方法由此得名。
自下而上的剖析 与自上而下的剖析过程相反，这是从输入符号串x开始,尝试用产生式左端的非终止符代换句型中的句柄（即与产生式右端相同的子串），以期逐步达到将x缩为起始符S的目标。若某一阶段的尝试失败,也需要回溯并进行其他尝试。如果一切尝试失败,就可以断言x不属于L(G)。例如,以从左到右的次序代换句型中的句柄，对输入字符串x=acbc用前述文法进行自下而上的剖析，其过程如图3。由此可见,依次利用产生式③、②、①，可将x逐步缩减到S。这相当于自下而上地构造x的导出树（图2），故称自下而上的剖析方法。
CYK剖析算法 这种算法是J.科克(Cocke)、D.H.杨格 (Younge)和 T.卡萨米(Kasami)三人于1967年前后各自独立地发现的，并以他们的姓的第一个字母命名。当上下文无关文法G 处于乔姆斯基范式，即产生式的形式为A ─→BC和A ─→α 时，可用CYK算法对输入符号串x=a1a2...an进行句法分析。具体步骤是构造一个三角形的表 T={tij|1≤i≤n+1-j，j=1,2...,n}，其中 ti1＝｛A|若A─→ai是G的产生式｝，i＝1,...，n，且当 1≤n时,tij＝｛A|若有某个k,1≤k≤j使B∈tik ,C∈ti+k，j-k,且A─→BC是G的产生式｝，1≤i≤n＋1-j。在构造好表T 以后，由起始符S 是否属于t1n来确定x是否属于L(G)。例如,设G由产生式s─→As，s─→b，A─→sA，A─→a规定,且输入符号串x=abab,则表T 如图4。因s∈t14，故x∈L(G)。
厄尔利剖析算法 这种算法是J.厄尔利于1968年提出的，是对一切上下文无关文法G=(N，∑，P，S)都适用的高效率句法分析方法。当输入符号串x=a1a2...an时,先构造剖析表列I0，I1，...，In，其步骤如下：
① 令j=0。对P 中每个形如s─→α 的产生式,把项目[s-→·α,0]添加到I0中。
② 若[B─→β·，i]在 Ij中,则对 Ii中每个形如[A─→α·Bγ，k]的项目,把[A─→αβ·γ，k]添加到Ij中，这里 i≤j。
③ 若[A─→α·Bγ，i]在Ij中,则对P中每个形如B─→β的产生式,把项目[B─→·β，j]添加到Ij中。
④ 重复第2步和第3步，直到没有新项目可添加到Ij中为止。然后，若j=n则终止，否则用j＋1代替j并执行下一步。
⑤ 对Ij-1中每个形如[A─→α·ɑjγ，i]的项目.把[A─→αɑjγ，i]添加到Ij中。转到第2步。在剖析表列I0，I1，...,In构造完毕后,由项目[S─→α·,0]是否属于In来确定x是否属于L(G)。例如,设G由产生式S─→SA，S─→A，A─→ɑA，A─→b规定且输入符号串x=bab,则其剖析表列是
I0
I1
[S-→·SA,0]
[A-→b·,0]
[S-→·A,0]
[S-→A·,0]
[A-→·ɑA,0]
[S-→S·A,0]
[A-→·b,0]
[A-→·ɑA,1]
[A-→·b,1]
I2
I3
[A-→a·A,1] [A-→b·,2]
[A-→·ɑA,2]
[A-→ɑA·,1]
[A-→·b,2]
[S-→SA·,0]
因[S─→SA·,0]属于I3，故x属于L(G)。
对于模式识别来说，句法分析是对输入模式的识别过程，也是对输入模式的结构进行分析的过程。由于它的重要性，除了上述方法外，不少研究者针对不同形式的文法进行了大量的工作，并已取得了不少有益的成果。
参考书目
A.V.Aho and J.D.Ullman，The Theory of Parsing, Tranlation and Compiling，Vol.1，Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1972.
自上而下的剖析 这种剖析是"面向目标"的，从起始符S出发，利用产生式再写句型中的非终止符,以尝试逐步地匹配输入符号串x。若对某一阶段的子目标（x的一个前缀）匹配失败，就必须回溯，再进行其他尝试。如果一切尝试都已失败，则可断言x不属于 L(G)。例如，设G由产生式：①S→aSbS，②S→aS，③S→c规定,且输入符号串x=acbc,则对x的自上而下剖析过程如图1,依次利用产生式①、②、③,就可由 S出发导出x。这相当于自上而下地构成x的派生树（图2），剖析方法由此得名。
自下而上的剖析 与自上而下的剖析过程相反，这是从输入符号串x开始,尝试用产生式左端的非终止符代换句型中的句柄（即与产生式右端相同的子串），以期逐步达到将x缩为起始符S的目标。若某一阶段的尝试失败,也需要回溯并进行其他尝试。如果一切尝试失败,就可以断言x不属于L(G)。例如,以从左到右的次序代换句型中的句柄，对输入字符串x=acbc用前述文法进行自下而上的剖析，其过程如图3。由此可见,依次利用产生式③、②、①，可将x逐步缩减到S。这相当于自下而上地构造x的导出树（图2），故称自下而上的剖析方法。
CYK剖析算法 这种算法是J.科克(Cocke)、D.H.杨格 (Younge)和 T.卡萨米(Kasami)三人于1967年前后各自独立地发现的，并以他们的姓的第一个字母命名。当上下文无关文法G 处于乔姆斯基范式，即产生式的形式为A ─→BC和A ─→α 时，可用CYK算法对输入符号串x=a1a2...an进行句法分析。具体步骤是构造一个三角形的表 T={tij|1≤i≤n+1-j，j=1,2...,n}，其中 ti1＝｛A|若A─→ai是G的产生式｝，i＝1,...，n，且当 1
厄尔利剖析算法 这种算法是J.厄尔利于1968年提出的，是对一切上下文无关文法G=(N，∑，P，S)都适用的高效率句法分析方法。当输入符号串x=a1a2...an时,先构造剖析表列I0，I1，...，In，其步骤如下：
① 令j=0。对P 中每个形如s─→α 的产生式,把项目[s-→·α,0]添加到I0中。
② 若[B─→β·，i]在 Ij中,则对 Ii中每个形如[A─→α·Bγ，k]的项目,把[A─→αβ·γ，k]添加到Ij中，这里 i≤j。
③ 若[A─→α·Bγ，i]在Ij中,则对P中每个形如B─→β的产生式,把项目[B─→·β，j]添加到Ij中。
④ 重复第2步和第3步，直到没有新项目可添加到Ij中为止。然后，若j=n则终止，否则用j＋1代替j并执行下一步。
⑤ 对Ij-1中每个形如[A─→α·ɑjγ，i]的项目.把[A─→αɑjγ，i]添加到Ij中。转到第2步。在剖析表列I0，I1，...,In构造完毕后,由项目[S─→α·,0]是否属于In来确定x是否属于L(G)。例如,设G由产生式S─→SA，S─→A，A─→ɑA，A─→b规定且输入符号串x=bab,则其剖析表列是
I0
I1
[S-→·SA,0]
[A-→b·,0]
[S-→·A,0]
[S-→A·,0]
[A-→·ɑA,0]
[S-→S·A,0]
[A-→·b,0]
[A-→·ɑA,1]
[A-→·b,1]
I2
I3
[A-→a·A,1] [A-→b·,2]
[A-→·ɑA,2]
[A-→ɑA·,1]
[A-→·b,2]
[S-→SA·,0]
因[S─→SA·,0]属于I3，故x属于L(G)。
对于模式识别来说，句法分析是对输入模式的识别过程，也是对输入模式的结构进行分析的过程。由于它的重要性，除了上述方法外，不少研究者针对不同形式的文法进行了大量的工作，并已取得了不少有益的成果。
参考书目
A.V.Aho and J.D.Ullman，The Theory of Parsing, Tranlation and Compiling，Vol.1，Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1972.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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