句法分析[2]是自然语言处理（natural language processing, NLP）中的关键底层技术之一，其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。常见的主流技术为基于统计的方法是现阶段句法分析的主流技术。常见的概率句法分析模型包括概率上下文无关模型、基于历史的句法分析模型、层次化渐进式的句法分析模型和中心词驱动的句法分析模型。综合多种模型而实现的句法分析器种类繁多，目前在开源中文句法分析器中比较具有代表性有Stanford parser和 Berkeley parser。前者基于因子模型，后者基于非词汇化分析模型。随着自然语言应用的日益广泛，特别是对文本处理需求的进一步增加，句法分析的作用愈加突出，它在机器翻译、信息检索与抽取、问答系统、语音识别等研究领域中都有重要的应用价值。

句法分析分为：句法结构分析和依存关系分析两种。这里主要采用语法树来表示句法分析的结果。

2 Stanford Parser简介

Stanford Parser[1]是由斯坦福大学自然语言小组开发的开源句法分析器，是基于概率统计句法分析的一个Java实现。该句法分析器目前提供了5个中文文法的实现。他的优点如下：

（1）既是一个高度优化的概率上下文无关文法和词汇化依存分析器，又是一个词汇化上下文无关文法分析器；

（2）以权威的并州树库作为分析器的训练数据，支持多语言。目前已经支持英文，中文，德文，意大利文，阿拉伯文等；

（3）提供了多样化的分析输出形式，出句法分析树外，还支持分词和词性标注、短语结构、依存关系等输出；

（4）内置了分词，词性标注，基于自定义树库的分析器训练等辅助工作。

（5）支持多平台，并封装了多种常用语言的接口，例如：java，python，php，ruby等。

本次实验基于Stanford Parser的Python接口进行实现。其中的缩写单词及含义见下表3.1.

表3.1 Stanford Parser缩写及含义对应表

缩写	含义
ROOT	要处理文本的语句；
IP	简单从句;
NP	名词短语
VP	动词短语
PN	代词
VV	动词
NN	常用名词

四、实验过程

1 安装JDK

（1）下载JDK.

图4.1 JDK压缩包

(2) 配置环境变量

图4.2 配置环境变量

a.新建-->变量名-->”JAVA_HOME”，变量值-->JDK的安装路径

b.新建-->变量名-->”CLASSPATH”，变量值--> “%JAVA_HOME%\lib”

c.编辑-->变量名”Path”，增加变量值--> “%JAVA_HOME%\bin”

(3) 检验是否安装配置成功

输入cmd，进入dos界面，输入Java。如下图所示，安装配置成功。

图4.3 JDK安装成功示意图

2 下载StanfordParser[3]，配置环境变量

图4.4 Stanford Parser 3.9.2

（1）需要三个文件：

stanford-parser-3.9.2-models.jar
stanford-parser.jar
chinesePCFG.ser.gz（中文句法分析）

获取上述三个文件：解压刚下载的压缩包（stanford-parser-full-2018-10-17.zip），从中找到stanford-parser-3.9.2-models.jar和stanford-parser.jar文件。再将stanford-parser-3.9.2-models.jar文件解压，chinesePCFG.ser.gz文件就藏在stanford-parser-3.9.2-models.jar文件中，一直单击\edu\stanford\nlp\models\lexparser，找到chinesePCFG.ser.gz文件。

（2）配置环境变量：

Stanford NLP是由java开发的,Stanford Parser模型被包含在jar文件中。去访问该模型的最简单的方式是：将该jar文件放到java的CLASSPATH中。

将上述三个文件的路径放于CLASSPATH环境变量中，如下图所示：

图4.5 配置环境变量

3 安装NLTK库，配置环境变量

由于我之前已经安装了nltk库，在Anaconda下可以搜索到，所以没重新进行安装，如下图所示。

图4.6 nltk示意图

4 使用Stanford Parser的PCFG算法进行句法分析

Step 1：使用Jieba分词；

Step 2：采用中文PCFG算法进行句法分析。

五、实验结果

1 任务一

Jieba分词结果：'他骑自行车去了菜市场'；之后采用中文PCFG算法进行句法分析，句法树如下图所示：

图5.1 任务1句法树

根据表3.1，由图5.1可知，任务一的例句的句法分析正确。‘他’为代词，‘骑’和‘去’为动词，‘自行车’和‘菜市场’为名词，‘了’为介词。但是，句法分析的前提是jieba分词一定要准确，因为我们进行此实验是基于jieba进行分词。

2 任务二

Jieba分词结果：'我爱北京天安门'；之后采用中文PCFG算法进行句法分析，句法树如下图所示：

图5.2 任务2句法树

根据表3.1，由图5.2可知，任务二的例句的句法分析正确。‘我’为代词，‘爱’为动词，‘北京’和‘天安门’为名词。

参考资料

Stanford Parser简介：https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/82392403
自然语言处理概述：https://www.csdn.net/gather_27/MtTacg4sOTE1My1ibG9n.html
Windows下StanfordParser的使用：https://blog.csdn.net/qq_41618091/article/details/97239505

附录

1 任务1代码

import jieba as jeb

string1="他骑自行车去了菜市场"

string2="我爱北京天安门"

seg_list=jeb.cut(string1,cut_all=False,HMM=True)

seg_str=' '.join(seg_list)

import os

from nltk.parse import stanford

root="D:\\Anaconda_App\\jar\\";

os.environ['STANFORD_PARSER'] = root+"stanford-parser.jar"

os.environ['STANFORD_MODELS'] = root+"stanford-parser-3.9.2-models.jar"

parser=stanford.StanfordParser(model_path=root+"chinesePCFG.ser.gz")

sent = parser.raw_parse(seg_str)

for line in sent:

line.draw()

2 任务2代码