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基于依存句法的实体关系抽取

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基于依存句法的实体关系抽取

作者：周亮俊

来源：《电子技术与软件工程》2016年第24期

本文首先介绍了自然语言处理的概念，并给出了自然语言处理模型，与此同时，分析了依存句法的有关问题，包括其公理以及具体分析方法等，最后阐述了基于依存句法的实体关系抽取过程。

【关键词】计算机自然语言处理依存语法实体关系抽取

计算机技术与人工智能的结合，形成了自然语言处理，使得人与计算机的结合更加紧密，依存句法能够实现对实体关系的抽取和对自然语言的分析，进而使自然语言处理成为可能，这对于信息抽取效率的提高以及人与计算机之间联系的加强意义重大。

1 自然语言处理

1.1 自然语言处理的概念

自然语言处理，是计算机领域的一种技术，是计算机技术发展到一定阶段，与人工智能逐渐结合的产物。自然语言即人类的常用语言，自然语言处理的意义在于，对上述语言进行处理，使其能够被计算机所识别，进而将其应用于计算机软件系统当中，使软件的研发以及修改等得以实现的一种技术。鉴于语言本身存在复杂性的特点，因此自然语言处理的实现也十分复杂，建立相应的计算模型，是使处理过程能够有效实现的基础。

1.2 自然语言处理模型

自然语言处理模型由自然语言（N）、问题（P）、模型（M）、算法（ A）、输入集（I）与输出集（O）几种因素组成。自然语言属于人类的语言，计算机作为机器，不能够对其进行识别，将其转换为问题，能够使其与计算机的识别要求相适应，与此同时，使其以模型的方式体现，可以使自然语言处理得以实现。在充分考虑输入集的前提下，应用相应的算法，将其与在问题的基础上所得到的模型相结合，能够产生输出集，最终完成自然语言处理过程。

2 依存句法

依存句法的应用，是实现自然语言处理的基础。在依存句法的基础上，自然语言能够以依存树等形式存在，为语言的处理提供了便利条件。

2.1 依存句法公理

依存句法的公理主要包括以下几方面内容：

中文复杂名词短语依存句法分析

优先出版计算机应用研究第32卷 -------------------------------- 基金项目：国家自然科学基金项目(61173095)，国家自然科学基金重点项目(61133012) 作者简介：陈永波(1990-)，男，山东禹城人，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、句法分析、机器学习等(chenyongbo1990@https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html,)；汤昂昂(1990-)，男，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、信息检索、机器学习等；姬东鸿(1967-)，男，博士，博导，主要研究方向为自然语言处理、语义网技术、机器学习、数据挖掘等；．中文复杂名词短语依存句法分析 * 陈永波，汤昂昂，姬东鸿 (武汉大学计算机学院，武汉 430072) 摘要：针对中文复杂名词短语的依存句法分析进行了研究，提出简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。算法的每一步迭代根据边的特征于每一对相邻子树之间的无向边中选择最优者，然后利用支持向量机根据边两端子树的特征确定该边的方向，即得到两棵子树的中心语之间的依存关系。实验证明对于复杂名词短语的依存句法分析，算法准确率比简单边优先算法有明显提高，且优于基于最大生成树算法的中文句法分析器。算法分析效率更高，时间复杂度为O （n2logn ）。关键词：中文复杂名词短语；依存句法分析；决策式算法；支持向量机；特征中图分类号：TP391.1 文献标志码：A Dependency parsing of Chinese complex nominal phrase CHEN Yong-bo, TANG Ang-ang, JI Dong-hong (Computer School, Wuhan University, Wuhan 430072, China) Abstract: This paper developed Easy Arc First Algorithm Combined with SVM, and used it in dependency parsing of Chinese Complex Nominal Phrase. In each iteration step, the algorithm finds out the optical non-directional arc among arcs linking neighboring subtrees according to their features, and determines the arc ’s direction using SVM. Results of experiments show that accurate rate of the algorithm is significantly higher than Easy First Arc Algorithm, and higher than Chinese parser based on MST algorithm. Time complexity of the algorithm is O(n2logn). Key Words: Chinese complex nominal phrase; dependency parsing; deterministic algorithm; SVM; feature 0 引言复杂名词短语的语义解释是自然语言处理领域最具挑战性的课题之一[1]。研究复杂名词短语的依存句法分析算法，对句子依存分析计算复杂性的简化和准确率的提高具有重要意义 [2]。当前主流的依存句法分析算法可以分为三类：基于转换的算法、基于图的算法和同时基于图与转换的算法。基于转换的算法计算简单，而准确率较低；基于图的算法准确率高，但计算复杂。Yoav 等[3]结合前两种方法，提出了简单边优先算法。该算法能较好地处理长句，却不能移植到复杂名词短语的句法分析。针对复杂名词短语的内部结构特征，本文提出了简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。算法考虑了复杂名词短语的内部结构特征，在降低计算复杂度的同时有效地保证了准确率。实验证明该算法能良好地应用于复杂名词短语的依存分析，且准确率和效率高于基于最大生成树算法的中文句法分析器。本文内容主要分为五部分：本部分为引言；第一部分介绍复杂名词短语的定义及其语义结构；第二部分介绍依存句法分析的定义及目前的主流算法；第三部分介绍简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法；实验及结果分析在第四部分。 1 复杂名词短语 1.1 定义本文的研究对象是指包含至少三个词语且不含助词“的”的复杂名词短语。下面1）和2）给出了两个复杂名词短语的例子。 1）多种语言现象 2）多种语言习得研究复杂名词短语的识别和依存分析对于句子分析的简化和准确率的提高具有重要意义。目前国内外对于复杂名词短语语义结构的研究主要集中在NN 二词短语，而对于多词名词短语的研究比较少见。但多词名词短语的语义结构远非二词名词短语所能涵盖。例如1）中如果没有“现象”，“多种”语义上指向“语言”；如果添上“现象”，则很可能指向“现象”。相比

空间句法的新方法_比尔_希利尔

54 世界建筑２００５／１１１　步行可达指数。图中显示了影响伦敦哈罗兹，金茨桥区域的步行活动的重要因素。／Ｗａｌｋａｂｉｌｉｔｙ　Ｉｎｄｅｘ．Ｂａｒ　ｃｈａｒｔ　ｓｈｏｗｉｎｇ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｒｅａ　ａｒｏｕｎｄＨａｒｒｏｄｓ　ｉｎ　Ｋｎｉｇｈｔｓｂｒｉｄｇｅ，　Ｌｏｎｄｏｎ，　ａｓ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ＷａｌｋａｂｉｌｉｔｙＩｎｄｅｘ．２　同一地区的步行活动预测图显示出了对新的联系（金茨桥和海德公园之间）的需求，可以同其他重要因素联系起来。预测等级通过不同空间句法是一种研究城市的方法，主要是了解社会和经济因素是如何逐步影响并形成空间的。用当今的流行术语来说就是把城市看成是自组织系统。空间句法最为人所知的方面也许是它建立了在建筑环境里分析空间模式或者说分析空间组构的方法。这些方法不仅揭示了城市中的空间结构，而且把它们和人的移动、停留和交流方式相联系。空间句法还能预测设计和规划所带来的中长期效果，因此，能让设计者和规划者在工作中遵循社会和经济发展规律，而不是违背它们。这些研究方法已经在一段时间内得到了成功地运用，其中包括轴线分析法（用来分析城市街道网络和步行系统）和“可视性分析”（用来分析公共空间内的视域模式）。但是同时新的分析方法正不断地由伦敦大学学院空间句法实验室以及它的商业合作伙伴空间句法有限公司开发和研究出来。本文将简要地介绍其中一些发展。组构的修正：步行可达指数正如空间句法理论所说，空间组构强烈地影响人的流动，但并不意味着组构完全决定了人流或者它的作用是放之四海皆准的。在一些案例中，组构的影响比较弱，所以，要理解人流模式或者预测设计结果就需要一些其他额外的信息。这些附加的信息包括一些相关因素，如交通节点、土地利用、临街建筑、基础设施、主要吸引物和美学因素等。现在这些其他因素都通过最近研发的一项称为步行可达指数的技术整合到了组构模式上。步行可达指数是建立在统计学方法的多重回归分析（ＭＲＡ）的基础上。多重回归分析是经验性地分析数据，以此来决定每个元素作为人流模型中所起的可变量作用。多重回归分析模型可以更好地理解与人流模式相关的问题，因为它强调了因素的相对重要程度，比如建筑高度、交通节点或者活跃的临街行为等等，有时它们和局部整合度（影响人流的主要组构量度）一样重要。同时，改变不同的输入变量的值，例如那些步行道的宽度或者活跃临街行为的数量，都可以帮助预测可能发生的人流模式。事实上，这些因素的结合是可以被分析和修改的，这也就有了一个灵活性的方法。步行可达指数在一些地区尤其有效，这些开发对空间结构、人流和土地利用的影响不同步，比如伦敦的大象城堡（Ｅｌｅｐｈａｎｔ　ａｎｄ　Ｃａｓｔｌｅ）地区（它的总图设计采用了很多空间句法分析）。实际上，对于这样一个技术的需求正好说明路网结构、人流和土地利用三者之间的协调发展是一个发育良好的城市的产物。这也许是为什么传统城市更为人称道的主要原因。这并不意味着城市必须设计得和过去一样，但是却意味着它们设计的根据应借鉴那些具有活力的城市的经验。更精确尺度的组构：线段分析空间句法的一个很大优势在于它可以同时在城市宏观和微观尺度上分析空间。线是都市分析的一个主要单位（这反映了一个事实：城市空间本质上是一个线性空间网络）。但是这并不是我们需要了解的最精确的尺度，因为这些线在交点之间的不同线段经常是起着不同作用的。同样重要的是要考虑到不同城市存在非常不同的几何形式，从更加网格状到更加有机状。为解决这些问题，现在发展出了一种新的句法模式。它仍然是建立在线网的基础上，但是它的基本单位是交点之间的线段。这种模式不仅能在更精确的尺度上进行结构分析，而且可以通过不同的方式定义一个节点和另外一个之间的距离来进行不同类型的分析：实际路程距离（从点Ａ到点Ｂ多远），最少转弯距离（一条路线有多少转弯），最小角度距离（两点之间的实际路径与连接两点的直线所形成的偏差角度大小）。这些不同的分析方法从不同的方面反映了都市的复杂程度。尽管这种新模型还在研究测试中，但是它已经被证明对于分析城市最微观尺度的土地利用变化非常有效。这个模式现在被用来分析更精确的人流模式，同时它也指明了路程、几何和拓扑３个元素的作用使得城市空间网络本身形成了人流。这个领域的重要新成果在不久的将来公布，某种程度上可能是惊人的成果。主观的组构：空间中智能行动者现在来介绍最新的发展：ＥＶＡＳ空间中智能行动者。它是从视线分析（ＶＧＡ）方法发展而来，已经被运用在很多公共空间项目上，包括最近的特拉法加广场（Ｔｒａｆａｌｇａｒ　Ｓｑｕａｒｅ）的重新设计。ＥＶＡＳ创造了虚拟环境（它建立在地图或者建筑图纸基础上），然后给虚拟的智能行动者赋予限制视角的朝前的视域。当这些智能行动者四处活动时，他们用“感知—行动”的规律来指导他们的运动行为，例如他们会被某个进入视野的特殊物体所吸引。如果环境改变（例如模拟一个新设计），ＥＶＡＳ会显示人流模式如何相应变空间句法的新方法 NEW METHODS IN SPACE SYNTAX 比尔?希利尔，克里斯?斯塔茨／Ｂｉｌｌ　Ｈｉｌｌｉｅｒ，　Ｃｈｒｉｓ　Ｓｔｕｔｚ作者简介：比尔?希利尔　，伦敦大学学院巴特雷特研究生院教授兼院长，空间句法咨询公司非执行董事。克里斯?斯图兹，空间句法咨询公司副主管。收稿日期：２００５－１０－０９１２颜色来表达，红色最高，蓝色最低。／Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ　ｍｏｖｅｍｅｎｔｆｏｒｅｃａｓｔ　ｍａｐ　ｏｆ　ｓａｍｅ　ａｒｅａ　ｗｉｔｈ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｎｅｗ　ｌｉｎｋ　（ｂｅｔｗｅｅｎＫｎｉｇｈｔｓｂｒｉｄｇｅ　ａｎｄ　Ｈｙｄｅ　Ｐａｒｋ），　ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ　ｌｉｋｅｌｙ　ｅｆｆｅｃｔｓ　ｏｆｌａｙｏｕｔ／ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｏｔｈｅｒ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｆａｃｔｏｒｓ．Ｆｏｒｅｃａｓｔｌｅｖｅｌｓ　ｆｏｒ　ｅａｃｈ　ｓｅｇｍｅｎｔ　ａｒｅ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｏｎ　ａ　ｃｏｌｏｕｒ　ｓｃａｌｅ，　ｗｉｔｈｈｉｇｈｅｓｔ　ｌｅｖｅｌｓ　ｒｅｄ　ａｎｄ　ｌｏｗｅｓｔ　ｌｅｖｅｌｓ　ｂｌｕｅ．影响步行活动的因素／Ｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ非常重要／Ｖｅｒｙ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ不重要／Ｎｏｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ重要／Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ空间布局／Ｓｐａｔｉａｌ　ｌａｙｏｕｔ零售／Ｒｅｔａｉｌ地铁／Ｔｕｂｅ特殊因素／Ｓｐｅｃｉａｌ静止边界／Ｉｎａｃｔｉｖｅ　ｆｒｏｎｔａｇｅｓ哈罗兹／Ｈａｒｒｏｄｓ

句法分析工具指南(parser guideline)

PARSER GUIDELINE S tanford parser 一个简易的Stanford parser系统只需要包含四类文件，它们分别是：①java包(最新版本为stanford-parser-2011-04-20.jar)、②模板(英文：englishFactored.ser.gz/englishPCFG.ser.gz/wsjFactored.ser.gz/wsjPCFG.ser.gz。中文：chinesePCFG.ser.gz /chineseFactored.ser.gz/xinhuaFactored.ser.gz/xinhuaPCFG.ser.gz)、③输入文件(一般为.txt后缀的分词文件(、④输出文件(一般为.parse后缀的成分句法树文件或是以.dep 后缀的依存句法树文件) 1.英文句法分析举例： Java -mx1g -cp stanford-parser-2011-04-20.jar edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser -maxLength 100 –outputFormat oneline -sentences newline -outputFormatOptions removeTopBracket englishFactored.ser.gz input.txt > output.std_Factored_parse 参数解释： ①-mx1g：给java虚拟机分配的最大内存为1g(大小可自行设置)。 ②-cp ：为了加载java包stanford-parser-2011-04-20.jar。 LexicalizedParser：parser类. ③-maxLength：指定句子单词长度最大为100。 ④–outputFormat：指定输出句子的格式。 outputFormat具体选项值如下： Oneline：成分句法分析输出文件的格式为每行一句的广义表形式的树结构。Penn：成分句法分析输出文件的格式为层次化树的形式。默认选项为penn。latexTree：格式类似于penn Words：只给出分词格式。如：继续播报详细的新闻内容。 wordsAndTags：给出分词文本和标记。如：继续/VV 播报/VV 详细/VA 的/DEC 新闻/NN 内容/NN 。/PU rootSymbolOnly：只给出ROOT结点 typedDependencies：给出依存句法分析结果。 mmod(播报-2, 继续-1) rcmod(内容-6, 详细-3) cpm(详细-3, 的-4) nn(内容-6, 新闻-5) dobj(播报-2, 内容-6) conllStyleDependencies、conll2008：conll格式(每行一词，每词十项)如下： 1 继续_ VV _ _ 2 _ _ _ 2 播报_ VV _ _ 0 _ _ _ 3 详细_ VA _ _ 4 _ _ _ 4 的_ DEC _ _ 6 _ _ _ 5 新闻_ NN _ _ 6 _ _ _ 6 内容_ NN _ _ 2 _ _ _

实体关系自动抽取

第一届全国内容安全与信息检索学术会议
实体关系自动抽取
车万翔，刘挺，李生
（哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室，哈尔滨 150001）
摘
要：
实体关系抽取是信息抽取研究领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习
算法，Winnow 和支持向量机（SVM），在 2004 年 ACE（Automatic Content Extraction）评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择，当选择每个实体的左右两个词为特征时，达到最好的抽取效果，Winnow 和 SVM 算法的加权平均 F-Score 分别为 73.08%和 73.27%。可见在使用相同的特征向量，不同的学习算法进行实体关系的识别时，最终性能差别不大。因此使用自动的方法进行实体关系抽取时，应当集中精力寻找好的特征。关键词：实体关系抽取；ACE 评测；特征选择；Winnow；SVM；
Automatic Entity Relation Extraction
Wanxiang Che, Ting Liu, Sheng Li
(Information Retrieval Laboratory, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001)
Abstract:
Entity Relation Extraction is an important research field in Information Extraction. Two kinds of machine
learning algorithms, Winnow and Support Vector Machine (SVM), were used to extract entity relation from the training data of ACE (Automatic Content Extraction) Evaluation 2004 automatically. Both of the algorithms need appropriate feature selection. When two words around an entity were selected, the performance of the both algorithms got the peak. The average weighted F-Score of Winnow and SVM algorithms were 73.08% and 73.27% separately. We can conclude that when the same feature vector is used, the performance of different machine learning algorithms gets little difference. So we should pay more attention to find better features when we use the automatic learning methods to extract the entity relation. key words: entity relation extraction; ACE Evaluation; feature selection; Winnow; SVM;
基金资助：本文受到国家自然科学基金（60203020）资助。作者简介：车万翔（1980-），男，黑龙江人，博士生研究生 email:car@https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html,

实体关系模型

实体关系模型科技名词定义中文名称：实体关系模型英文名称：entity relationship model 定义：该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图(E-R示数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。应用学科：实体关系模型（Entity Relationship Diagram）地理信息系统术语，该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图（E-R图）表示数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。目录什么是E-R图 E-R图的基本要素 E-R图（Entity Relationship Diagram）即实体联系图，也称实体关系图什么是E-R图 E-R图即实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，是指提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R方法:是“实体-联系方法”（Entity-Relationship Approach）的简称。它是描述现实世界概念结构模型的有效方法。实体联系模型，实体关系模型或实体联系模式图(ERD)是由美籍华裔计算机科学家陈品山(Peter Chen)发明，是概念数据模型的高层描述所使用的数据模型或模式图，它为表述这种实体联系模式图形式的数据模型提供了图形符号。这种数据模型典型的用在信息系统设计的第一阶段；比如它们在需求分析阶段用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息的类型。但是数据建模技术可以用来描述特定论域(就是感兴趣的区域)的任何本体(就是对使用的术语和它们的联系的概述和分类)。在基于数据库的信息系统设计的情况下，在后面的阶段(通常叫做逻辑设计)，概念模型要映射到逻辑模型如关系模型上；它依次要在物理设计期间映射到物理模型上。注意，有时这两个阶段被一起称为"物理设计"。

基于 Deep Belief+Nets+的中文名实体关系抽取

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html, Journal of Software,2012,23(10):2572?2585 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2012.04181] https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html, +86-10-62562563 ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: ? 基于Deep Belief Nets的中文名实体关系抽取陈宇, 郑德权+, 赵铁军 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001) Chinese Relation Extraction Based on Deep Belief Nets CHEN Yu, ZHENG De-Quan+, ZHAO Tie-Jun (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: E-mail: dqzheng@https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html,, https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html, Chen Y, Zheng DQ, Zhao TJ. Chinese relation extraction based on Deep Belief Nets. Journal of Software, 2012,23(10):2572?2585 (in Chinese). https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html,/1000-9825/4181.htm Abstract: Relation extraction is a fundamental task in information extraction, which is to identify the semantic relationships between two entities in the text. In this paper, deep belief nets (DBN), which is a classifier of a combination of several unsupervised learning networks, named RBM (restricted Boltzmann machine) and a supervised learning network named BP (back-propagation), is presented to detect and classify the relationships among Chinese name entities. The RBM layers maintain as much information as possible when feature vectors are transferred to next layer. The BP layer is trained to classify the features generated by the last RBM layer. The experiments are conducted on the Automatic Content Extraction 2004 dataset. This paper proves that a character-based feature is more suitable for Chinese relation extraction than a word-based feature. In addition, the paper also performs a set of experiments to assess the Chinese relation extraction on different assumptions of an entity categorization feature. These experiments showed the comparison among models with correct entity types and imperfect entity type classified by DBN and without entity type. The results show that DBN is a successful approach in the high-dimensional-feature-space information extraction task. It outperforms state-of-the-art learning models such as SVM and back-propagation networks. Key words: DBN (deep belief nets); neural network; relation extraction; deep architecture network; character-based feature 摘要: 关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN(deep belief nets)模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成的神经网络分类器. RBM网络以确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络分类RBM网络的输出特征向量,从而训练实体关系分类器.在ACE04语料上进行的相关测试,一方面证明了字特征比词特征更适用于中文关系抽取任务;另一方面设计了3组不同的实验,分别使用正确的实体类别信息、通过实体类型分类器得到实体类型信息和不使用实体类型信息,用以比较实体类型信息对关系抽取效果的影响.实验结果表明,DBN非常适用于基于高维空间特征的信息抽取任务,获得的效果比SVM和反向传播网络更好. 关键词: DBN(deep belief nets);神经网络;关系抽取;深层网络;字特征 ?基金项目: 国家自然科学基金(61073130); 国家高技术研究发展计划(863)(2011AA01A207) 收稿时间:2011-06-16; 修改时间: 2011-08-09; 定稿时间: 2012-01-16

基于依存句法的实体关系抽取

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html, 基于依存句法的实体关系抽取作者：周亮俊来源：《电子技术与软件工程》2016年第24期本文首先介绍了自然语言处理的概念，并给出了自然语言处理模型，与此同时，分析了依存句法的有关问题，包括其公理以及具体分析方法等，最后阐述了基于依存句法的实体关系抽取过程。【关键词】计算机自然语言处理依存语法实体关系抽取计算机技术与人工智能的结合，形成了自然语言处理，使得人与计算机的结合更加紧密，依存句法能够实现对实体关系的抽取和对自然语言的分析，进而使自然语言处理成为可能，这对于信息抽取效率的提高以及人与计算机之间联系的加强意义重大。 1 自然语言处理 1.1 自然语言处理的概念自然语言处理，是计算机领域的一种技术，是计算机技术发展到一定阶段，与人工智能逐渐结合的产物。自然语言即人类的常用语言，自然语言处理的意义在于，对上述语言进行处理，使其能够被计算机所识别，进而将其应用于计算机软件系统当中，使软件的研发以及修改等得以实现的一种技术。鉴于语言本身存在复杂性的特点，因此自然语言处理的实现也十分复杂，建立相应的计算模型，是使处理过程能够有效实现的基础。 1.2 自然语言处理模型自然语言处理模型由自然语言（N）、问题（P）、模型（M）、算法（ A）、输入集（I）与输出集（O）几种因素组成。自然语言属于人类的语言，计算机作为机器，不能够对其进行识别，将其转换为问题，能够使其与计算机的识别要求相适应，与此同时，使其以模型的方式体现，可以使自然语言处理得以实现。在充分考虑输入集的前提下，应用相应的算法，将其与在问题的基础上所得到的模型相结合，能够产生输出集，最终完成自然语言处理过程。 2 依存句法依存句法的应用，是实现自然语言处理的基础。在依存句法的基础上，自然语言能够以依存树等形式存在，为语言的处理提供了便利条件。 2.1 依存句法公理依存句法的公理主要包括以下几方面内容：

再论“空间句法”(图文整理详细版)

再论“空间句法”（图文整理详细版）作者：张愚王建国国内建筑界对空间句法的了解，多数仅限于由赵冰翻译的《空间句法——城市新见》一文[1]。发表于1985年第一期《新建筑》上的这篇文章，简要介绍了早期的空间句法方法在城市空间形态研究方面的应用，但未全面介绍其方法背景、原理和其他应用，因此，至今很多人仍颇有不解或“持保留态度”[2]。多年来，空间句法在各方面已有长足发展，国内杂志却鲜有论及。本文试图比较清晰地介绍和评析空间句法的理论、方法、实践及其最新研究进展。简单地说，空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市甚至景观在内的人居空间结构的量化描述，来研究空间组织与人类社会之间关系的理论和方法（Bafna, 2003）。它是由伦敦大学巴利特学院的比尔•希列尔（Bill Hillier）、朱利安妮•汉森（Julienne Hanson）等人发明的。早在1974年，希列尔就用“句法”一词来代指某种法则，以解释基本的但又是根本不同的空间安排如何产生[3]。到1977 年，空间句法研究则略具雏形。经过二十余年的发展，空间句法理论已经深入到对建筑和城市的空间本质与功能的细致研究之中，并得到不断完善；由此开发出的一整套计算机软件，可用于建成环境各个尺度的空间分析；而且在建筑和城市设计中进行了广泛的应用。如今，空间句法的研究和应用已经在世界范围内普遍展开。 1997年，首届世界性的空间句法研讨会在伦敦举行；其后于1999年和2001年又在巴西利亚和亚特兰大举行了第二和第三届。2003年6月，在伦敦刚刚举行的第四届研讨会上，来自世界数十个国家和地区的82篇论文，从不同角度对空间句法进行了广泛深入的探讨。另外，日趋成熟的空间句法分析技术，已经成功应用于商业咨询。理查德•罗杰斯、诺曼•福斯特、泰瑞•法雷尔等知名事务所，在众多建筑和城市设计项目中雇请空间句法咨询公司进行空间分析，为其设计提供了有力的引导和支持。由于篇幅所限，本文以解释构形概念为主线，重点从空间知觉的角度简析空间句法的方法原理，使读者能真正理解并实际运用它；而对于空间句法的理论概念和具体应用成果仅作扼要介绍。 1. 构形与建筑学 1.1 构形的含义构形（configuration），从字面上看，是指“轮廓由其各部分或元素配置决定的外形”（据美国传统辞典）。希列尔将构形定义为“一组相互独立的关

基于NLP的企业供应关系自动抽取研究

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(12), 1823-1832 Published Online December 2018 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/e612531448.html,/10.12677/csa.2018.812202 Research on Automatic Extraction of Enterprise Supply Relationship Based on NLP Chuanlong Yang, Jinlong Wang School of Information and Control Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao Shandong, Received: Nov. 29th, 2018; accepted: Dec. 10th, 2018; published: Dec. 17th, 2018 Abstract A good supply chain is indispensable for enterprises to improve competitiveness. For a supply chain, the most important part is the supply relationship between enterprises. Existing methods of extracting corporate entity relationship did not consider the role of corporate entity in the supply relationship. Therefore, these methods are not suitable for extracting enterprise supply relation-ship. To solve this problem, a library of relation word is constructed by combining manual con-struction with automatic construction. The relation word is used to judge the theme of the text, and the nearest syntactic dependent verbs are used to judge the semantic relationship between entities. Experiments on the annual report of listed companies have met the expected require-ment. Keywords Supply Relationship, Entity-Relationship Recognition, Information Extraction 基于NLP的企业供应关系自动抽取研究杨传龙，王金龙青岛理工大学信息与控制工程学院，山东青岛收稿日期：2018年11月29日；录用日期：2018年12月10日；发布日期：2018年12月17日摘要供应链对企业竞争力具有巨大意义，而供应链中最重要的部分就是企业供应关系，现有的公司实体关系

空间句法理论及其在GIS空间分析中的应用

空间句法理论及其在GIS空间分析中的应用陈媛媛张真解放军信息工程大学测绘学院河南郑州 450052 摘要：二十多年来，空间句法理论在分析城市形态结构方面取得了许多成功的研究成果。然而这样一套有用的分析方法还没有引起GIS界的重视。我们认为空间句法的理论可以发展成为GIS的分析方法。本文提出了一种空间认知的方法作为空间句法的理论基础，然后用空间句法的视区分割分析几个在城市和建筑水平上的例子。接着，分析了空间句法的不同之处，并提出了相应的改进模型及其应用。关键词：空间句法，空间分析，认知，GIS，空间分割，形态分析变量，视区 1. 引言空间分析是GIS区别于其他计算机系统，如计算机辅助制图系统，计算机地图制图，空间数据库和图像处理系统的主要特征之一。过去10年中，人们在研究GIS空间分析的理论与方法，提高现有GIS分析功能方面作了大量的努力。但是现有的GIS仍然需要新的分析和建模方法，这是由于随着GIS应用范围的扩大，对GIS的分析功能提出了更高的要求，传统的分析功能显然不能满足日益增长的需求。如何提高和扩展GIS的分析与决策能力是GIS研究者面临的重要课题。过去二十年中，空间句法提出了一套计算方法来研究城市形态结构，进而研究人的空间行为如何受空间形态的影响。空间句法广泛应用在城市人流的分析与预测，城市居民被窃的空间分布，交通排放污染的控制和复杂城市系统中的导航上。空间句法可以集成到城市GIS 中以提供分析和预测功能，并可进一步发展成为新的空间模型。 2. 空间句法的原则空间句法是一套进行城市形态分析的理论和工具，然而空间句法的基本原则和广泛的应用价值还没有引起GIS界的注意，为此首先对它作简要的介绍。 2.1. 空间分割任何一个城市系统都是由两部分组成：空间物体和自由空间。空间物体主要是建筑物，而自由空间是指物体隔开的，人可以在其中自由活动的空间。自由空间具有连续性特征，即从任何一点可以到达空间的任何其它点。对空间句法而言，自由空间是一个非常重要的概念，有时又叫它开空间。空间句法着眼于自由空间的表示。根据城市环境的自由空间所呈现的情况，空间句法大致有三种空间分割方法。若建筑或建筑群比较密集，一般采用所谓的轴线方法。它的基本原则是：首先画一条最长的轴线代表一条街道，而后画第二长的轴线与第一线相交，直至整个自由空间或者街道由一系列轴线连接，所画的轴线图称作轴线地图。第二种空间分割办法是对开空间呈现非线性的情况，这种方法是所谓的凸多边形方法，由于实际分割中很难保证分割的唯一性，所以这种方法对城市系统而言不是很适用的方法。相反，这种方法对建筑物或者建筑群内部房间或者走道的布局却很适用。因为每一个房间或

武汉空间句法分析 9.22

空间句法是用以分析空间形式与空间功能之间关系的研究方法（空间句法在大尺度城市设计中的运用《城市规划学刊》2014年第二期），是从网络联系与系统论的角度出发，解释不同尺度下空间联系之间复杂组合关系，揭示空间结构特征及潜力的一种技术手段。从国内外相关研究来看，空间句法不但应用于伦敦都市区空间发展战略研究、苏州总体城市设计等大尺度空间发展战略规划中，也同样在伦敦、北京等大城市轨道线网等交通规划研究中发挥了其在网络拓扑分析能力上的分析优势，为规划方案的科学制定起到了重要推进作用。因此，本次研究尝试运用空间句法理论，对武汉市域范围内城镇体系布局与铁路、公路网络骨架；都市区范围内城市道路、轨道线网与用地空间布局结构等关系进行分析，旨在评价与研究武汉现状及未来城市发展特征和其中所可能存在的问题。研究主要通过axial map、Convex map模型的建构，通过整合度（Integration）指标和选择度（Choice）指标来对武汉城市空间发展中的各个要素进行评估和分析。其中：（1）整合度（integration）指标：主要反映了研究对象在城市空间网络中的“可达性”，即用以描述研究范围内任一地点到达目标点的能力，反映了目标点的“中心性”；（2）选择度（Choice）指标：主要反映了研究对象在城市空间网络中的“被穿越性”，即用以描述研究范围内任一对点间最短路径经过目标点的频次，反映了目标点的“门户性”。（3）Nach指标：即整合度与选择度的叠加分析，则可判别研究范围内哪些区域既具有良好的“可达性”，又具备良好的“穿越性”，其也往往是城市空间发展中最具备潜力的地区。 1、市域现状 1.1现状整合度分析将现状（2014年）武汉市域内新城组团及重点镇布局以及其间省道以上公路网络进行提取，分别进行整合度及选择度指标分析如下：图：武汉市域城镇体系现状整合度分析从整合度（中心性）分析来看，武汉市域西北部由于高等级公路建设相对密集，故该范围内各新城组团的整合度较高，除主城区以外，金银湖组团整合度最高，其他较高的还有前川镇、横店组团、吴家山新城、走马岭组团、黄金口组团、盘龙新城；市域东南部由于公路网等级相对较低，故各新城及城镇整合度相对较低，但由于流芳组团、豹澥新城、黄家湖组团均贴近城市快速环建设，故整合度相对较高。

空间句法在城市形态分析中的作用

文章编号:049420911(2008)022******* 中图分类号:P208 文献标识码:B 空间句法在城市形态分析中的作用易增林,李本新,肖高铭,余伟平 (江西省第一测绘院,江西南昌330001) The Role of Space Syn t ax i n Urban Forma ti on Ana lysis YI Zeng 2li n,L IBen 2xi n,X IAO Gao 2m i ng,Y U W ei 2p i ng 摘要:介绍空间句法的基本理论,并基于理论介绍空间句法运用于分析城市系统的优势,对其运用的方法与理论进行分析,得出运用空间句法对城市形态分析的具体方法与步骤,进而通过一个典型案例,详细介绍分析的过程与步骤。关键词:空间句法;城市形态分析;空间分析;城市交通网络收稿日期:2008201202 作者简介:易增林(19622),男,江西宜春人,工程师,主要从事航测与遥感方面的工作。一、空间句法基本原理空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市甚至景观在内的人居空间结构的量化描述,来研究空间组织与人类社会之间关系的理论和方法,是进行城市形态分析的一种工具。它是由伦敦大学巴利特学院的比尔?希利尔(B ill H illier )、朱利安?汉森(Julienne Hans on )等人发明的。任何一个城市系统都是由两部分组成:空间物体和自由空间。空间物体主要是建筑物,而自由空间是指由空间物体隔开的、人可以在其中自由活动的空间。自由空间具有连续性特征,即从任何一点可以到达空间的任何其他点。对空间句法而言,自由空间是一个非常重要的概念,有时又叫开空间。 1.空间分割空间句法的基本原则是空间分割,根据城市的自由空间情况,空间分割有三种基本方法:轴线法、凸多边形法、视区分割法。对于建筑或者建筑群体比较密集的城市环境,空间句法一般采用轴线方法表示。它的基本原则是:首先画一条最长的轴线来代表一条街道,然后画第二长的轴线与第一线相交,直至整个自由空间或者街道网由一系列轴线连接,所画的轴线图称作轴线地图。也就是说,轴线地图是由最少数目的最长直线组成,这可以保证轴线图可以代表城市形态的基本结构特征。 2.形态分析变量基于前面介绍的空间分割方法,空间句法可以导出相应的连接图,即将分割的每一部分作为图的结点,图的连接取决于每一部分之间是否相交或相连。从连接图可以导出一系列的形态分析变量[1] 。 1.连接值(Connectivity Value )。与某节点邻接的节点个数即为该节点的连接值。 2.控制值(Contr ol Value )。假设系统中每个节点的权重都是1,则某节点a 从相邻节点b 分配到的权重为[1/(b 的连接值)],那么与a 直接相连的节点的连接值倒数之和,就是a 从相邻各节点分配到的权重,这表示节点之间相互控制的程度,因此称为a 节点的控制值。 3.深度值(Dep th Value )。规定两个邻接节点间的距离为一步,则从某一节点到另一节点的最短路程(即最少步数)就是这两个节点间的深度。 4.集成度(I ntegrati on Value )。用上述方法定义的“深度值”在很大程度上决定于系统中节点的数目。因此,为剔除系统中元素数量的干扰,用相对不对称值(Relative A sy mmetry )来将其标准化,为与实际意义正相关,将RA 取倒数,称为集成度。后来又用RRA i 来进一步标准化集成度,以便比较不同大小的空间系统。 5.可理解度(I ntelligibility )。用来描述局部变量与整体变量之间的相关度。以上形态变量可以用来描述空间在不同水平上的结构特征。连接值、控制值、描述局部水平上的结构特征,而整体集成度则是整体水平上的结构特征。这样,可以区分两类形态变量:局部和整体。通常这两类变量之间存在相关关系,即局部上连接性好的空间,在整体上集成度也比较高。所以,如果空间系统中连接值高的空间,其集成度也高,那么这就是一个可理解性好的空间系统。