语义依存分析(依存图)API文档讯飞开放平台文档中心

自然语言处理,是以哈工大社会计算与信息检索研究中心研发的“语言技术平台(LTP)”为基础,为用户提供高效精准的中文(简体)自然语言处理服务。该自然语言基础处理服务包括:词法分析、依存句法分析、语义角色标注、语义依存(依存树)分析、语义依存(依存图)分析五类,其中词法分析又可以分为:中文分词、词性标注、命名实体识别。

模块简介:

以上能力是通过HTTPAPI的方式给开发者提供一个通用的接口,适用于一次性交互数据传输的AI服务场景。相较于SDK,API具有轻量、跨语言的特点,不过请注意该接口使用的HTTPAPI协议不支持跨域。

集成自然语言处理API时,需按照以下要求。

接口地址示例:

在调用该业务接口时

IP白名单规则

注:

*X-CheckSum*生成示例:

X-Param生成示例:

注:一般基础类库会默认进行urlencode处理,请注意不要重复处理。

返回值为json串,各字段如下:

)datajson对象对应具体的文本分析结果,例如分词结果descstring描述sidstring会话ID其中sid字段主要用于追查问题,如果出现问题,可以提供sid给讯飞技术人员帮助确认问题。

data各字段说明如下:

结果示例如下:

失败结果:

{"code":"10105","desc":"illegalaccess|invalidX-Appid","data":{},"sid":"ltp0000a744@ch78290eb1e128000100"}成功结果:

中文分词(cws)

{"code":"0","data":{"word":["他","叫","汤姆","去","拿","外衣","。"]},"desc":"success","sid":"ltp00000006@ch7ea90e9a28b8000100"}词性标注(pos)

{"code":"0","data":{"pos":["r","v","nh","v","v","n","wp"]},"desc":"success","sid":"ltp00000007@ch7ea90e9a28ef000100"}"r","v","nh","v","v","n","wp"分别对应cws返回结果中的"他","叫","汤姆","去","拿","外衣","。"

依存句法分析(dp)

{"code":"0","data":{"dp":[{"parent":1,"relate":"SBV"},{"parent":-1,"relate":"HED"},{"parent":1,"relate":"DBL"},{"parent":4,"relate":"ADV"},{"parent":1,"relate":"VOB"},{"parent":4,"relate":"VOB"},{"parent":1,"relate":"WP"}]},"desc":"success","sid":"ltp00000005@ch7ea90e9a2858000100"}以dp[0]为例,"他"的父节点是"叫",他们中间的关系为SBV,即主谓关系。

命名实体识别(ner)

{"code":"0","data":{"ner":["O","O","S-Nh","O","O","O","O"]},"desc":"success","sid":"ltp00000008@ch7ea90e9a2928000100"}"O","O","S-Nh","O","O","O","O"分别对应cws返回结果中的"他","叫","汤姆","去","拿","外衣","。"

语义角色标注(srl)

{"code":"0","data":{"srl":[{"beg":0,"end":0,"id":1,"type":"A0"},{"beg":2,"end":2,"id":1,"type":"A1"},{"beg":3,"end":5,"id":1,"type":"A2"},{"beg":5,"end":5,"id":4,"type":"A1"}]},"desc":"success","sid":"ltp0000a741@ch78290eb1df9e000100"}语义依存(依存树)分析(sdp)

{"code":"0","data":{"sdp":[{"parent":2,"relate":"Agt"},{"parent":0,"relate":"Root"},{"parent":2,"relate":"Datv"},{"parent":2,"relate":"eSucc"},{"parent":4,"relate":"ePurp"},{"parent":5,"relate":"Pat"},{"parent":2,"relate":"mPunc"}]},"desc":"success","sid":"ltp00000002@ch409d0e9a29ec000100"}以sdp[0]为例,"他"的父节点是"叫",他们中间的关系为Agt,即施事关系。

语义依存(依存图)分析(sdgp)

{"code":"0","data":{"sdgp":[{"id":0,"parent":1,"relate":"Agt"},{"id":1,"parent":-1,"relate":"Root"},{"id":2,"parent":1,"relate":"Datv"},{"id":2,"parent":3,"relate":"Agt"},{"id":2,"parent":4,"relate":"Agt"},{"id":3,"parent":1,"relate":"eSucc"},{"id":4,"parent":3,"relate":"ePurp"},{"id":5,"parent":4,"relate":"Pat"},{"id":6,"parent":4,"relate":"mPunc"}]},"desc":"success","sid":"ltp0000000a@dx4f2f0f1f5931000100"}以sdgp[0]为例,"他"的父节点是"叫",他们中间的关系为Agt,即施事关系。

python脚本示例(python3)

说明:将脚本中TEXT,API_KEY,APPID,{func},换成相应的待分析文本,讯飞开放平台提供的apiKey,讯飞开放平台应用的appid以及功能模块名称即可,运行脚本可打印相应结果。

备注:核心的语义角色为A0-5六种,A0通常表示动作的施事,A1通常表示动作的影响等,A2-5根据谓语动词不同会有不同的语义含义。

注:demo只是一个简单的调用示例,不适合直接放在复杂多变的生产环境使用

答:语义依存分析(依存图),分析句子各个语言单位之间的语义关联,并将语义关联以依存结构呈现。

THE END
1.详解句子成分划分,掌握汉语语法核心技巧与实践指南诗句大全1. **主语**:是句子陈述或说明的对象,通常由名词、代词或名词性短语承担,用双下划线标记。 2. **谓语**:说明主语的状态或动作,由动词、形容词承担,用单下划线标记。 3. **宾语**:表示谓语动词的作用对象,通常位于谓语之后。 4. **定语**:修饰名词或代词,用来说明名词的性质、特征或数量。 http://722973.com/F955E2196802.html
2.2015年西北师范大学050102语言学及应用语言学考研大纲第3页语言就是由许许多多符号和符号的关系构成的符号系统,在这个层级体系中,语素是词的构成的历史结构材料,词是短语的构成和句子构成的现实结构材料。构词语素按一定规则历史地构成词,词现实地组合性地构成短语或者句子。所以,词是语法体系中的分水岭,是最基本的符号,是最关键的一级语言单位。https://yz.kaoyan.com/nwnu/dagang/546f2b532b815_3.html
3.温盈盈第十周阅读笔记(《现代汉语语法分析》)短语的构成并不是几个词的随意排列,它必须以语义能搭配和符合语法规则这两个条件为前提。 我们通常所说的短语包括两类,一类是自由短语,一类是固定短语。 语素、词和短语都是语言的静态单位,它们之间是构成关系,即语素构成词,词构成短语。 (三)句子和句群 https://m.douban.com/note/686725843/
4.论述语素词短语句子之间的关系,这是一道10分的论述题~~~语法单位有大有小,最大的语法单位是句子,比句子小的语法单位,依次是短语、词、语素.语素是最小的语法单位,也就是最小的语音、语义结合体.词是由语素构成,比语素高一级的语言单位.词是最小的能够独立运用的语言单位.短语是由两个或两个以上的词组合起来构成的(也称词组).根据短语包含词语的多少可以把短语分为简https://www.zybang.com/question/09cb87a8177f6f460e384be911ccaa3c.html
5.句法结构中的语义分析名词和名词的语义关系学习要点:掌握句法结构分析中运用语义关系、语义指向、语义特征三种语义分析方法,并且能够运用这些分析法解释一些常见的语言现象。 句法结构是句法形式和语义内容的统一体。对句法结构不仅要做形式分析,如句法层次分析、句法关系分析、以及句型分析等,还要做种种语义分析。句法结构中的语义分析主要指语义关系、语义指向、语义https://blog.csdn.net/u010920224/article/details/42506503/
6.汉语篇章袖关联结构的表示与识别基于小句关联结构, 可以更准确地刻画篇章语义关系, 如连接词可以突破线性位置的连续性和单位层级限制, 跨篇章单位可以直接反映小句关联间关系, 如“不是……而是”和“正因为”分别反映非连续篇章单位 3-6 与 8-11 之间的关系, “对此”反映跨大句的小句 2-3 之间的关系。相比而言, 连接词反映的小句关联https://xbna.pku.edu.cn/fileup/0479-8023/HTML/2020-1-23.html
7.“有”字句“在”字句存现句动词“在”作谓语的句子叫“在”字句。 “在”字句的语义是表示已知、确指的人或事物存在的位置。 肯定式:存在的人/物+在+处所/方位明词或短语。 否定式:存在的人/物+不在+处所/方位名词或短语。 你的钥匙在床上。 银行在食堂后边。 我不在家。 https://www.meipian.cn/1ho0r3db
8.枝江教育资源公共服务平台误用介词短语,会造成句子主语残缺、主客体颠倒等语病;少用、滥用介词也会影响语意的表达。出现了介词,可能是搭配不当、结构混乱、主客体颠倒、主语残缺等语病。这些词在病句考题中出现的频率非常高,出错的频率也非常高,要引起注意。 例如:1、主客颠倒。https://zjs.i.yce21.cn/index.php?r=space/person/blog/view&sid=4830f60ef8c344e58ff04dd3c65e945a&id=1618345933
9.现代汉语第六节句法结构的语义语用分析,第六节 句法结构的语义语用分析,句法结构是句法形式和语义内容的统一体。对句法结构不仅要做形式分析,例如句法层次分析句法关系分析以及句型分析等,而且还要做种种语义分析。对句法结构的语义分析越全面越深刻,就越有可能对句法形式上的各种现象给以科https://www.renrendoc.com/paper/119759974.html
10.语言云(语言技术平台云LTP核心关系 HED head 指整个句子的核心 语义角色标注 语义角色标注 (Semantic Role Labeling, SRL) 是一种浅层的语义分析技术,标注句子中某些短语为给定谓词的论元 (语义角色) ,如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。 仍然是上面的例子,语义角色标注的结果为: 其http://www.ltp-cloud.com/intro
11.汉语词法分析和句法分析技术综述pamire所谓语言的分析,就是将一个句子分解成一些小的组成部分(词、短语等等)并了解这些 部分之间的关系,从而帮助我们把握这个句子的意义。 语言的研究,一般而言存在四个层面:词法层、句法层、语义层和语用层。 同样,语言的分析也存在四个层面:词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。 http://blog.chinaunix.net/uid-2384984-id-1989635.html
12.《语言学概论》——考前密训——第五章语言的表达内容——语义句子本身及搭配所产生的意义。 B.关系意义 语法关系意义和语义关系意义。 C.语气意义 反映说话人使用句子的目的和说话人情绪的意义。 49.句子的语义结构(单选、名词解释、分析、论述)★★ 论元结构 简单论元结构“简单主谓句” 复合论元结构“复句”或“连谓句” https://www.jianshu.com/p/8c604a840297