S
VP
NP
PP
V
N

Вход на сайт

Проблемы синтаксического анализа
Компьютерная лингвистика

Проблемы синтаксического анализа

Синтаксический анализ (парсинг) — построение структуры предложения: какие слова связаны, что от чего зависит и какую роль играет. Он опирается на морфологию и служит основой для извлечения фактов, машинного перевода и вопросно-ответных систем.

Дерево составляющих в 3D — потяните мышью или пальцем

Вход

Последовательность токенов с морфологической разметкой: леммы, части речи, граммемы.

Выход

Дерево составляющих или дерево зависимостей, где у каждого слова есть вершина и тип связи.

Главная трудность

Неоднозначность: у одного предложения бывают десятки и сотни формально допустимых разборов.

Две модели синтаксической структуры

Грамматика составляющих (Хомский)

Предложение делится на вложенные группы — NP, VP, PP. Узлы дерева — фразы, листья — слова.

S NPVP VNP Студентчитает интереснуюкнигу

Грамматика зависимостей (Теньер)

Каждое слово, кроме корня, подчинено одному слову-вершине. Дуги подписаны типами связей.

rootnsubj objamod Студентчитает интереснуюкнигу

Основные проблемы

01

Структурная неоднозначность

«Я видел человека с биноклем» — бинокль у меня или у него? Это проблема присоединения предложной группы (PP-attachment). Число разборов растёт экспоненциально с длиной предложения.

02

Свободный порядок слов

В русском роли определяет падеж, а не позиция: Мать любит дочь допускает два прочтения, потому что падежи совпадают по форме.

03

Непроективность

Дуги зависимостей пересекаются при разрывных конструкциях: Интересную он прочёл книгу. Простые алгоритмы строят только проективные деревья.

04

Сочинение и эллипсис

Что с чем сочинено в «старые книги и журналы»? Пропуски слов: Я — в кино, а он — домой; нулевая связка: Он врач.

05

Дальние зависимости

Связанные слова разнесены далеко: придаточные, обособленные обороты, вводные конструкции. Точность падает с ростом длины предложения.

06

Каскад ошибок

Ошибки токенизации и морфологии (стали — глагол или существительное?) переходят в синтаксис и портят дерево.

07

Нехватка трибанков

Синтаксическая разметка дорога: нужны эксперты и единые правила. Для тюркских и многих других языков трибанки маленькие.

08

Смена домена и «шум»

Парсер, обученный на новостях, хуже работает на соцсетях, речи и научных текстах: нет пунктуации, есть опечатки и разговорные конструкции.

Пример: «садовая дорожка» (garden path)

В предложении The horse raced past the barn fell читатель сначала считает raced сказуемым, а на слове fell разбор рушится: на самом деле это «Лошадь, которую прогнали мимо амбара, упала». Жадный парсер, который не возвращается назад, ошибается так же, как человек.

Методы решения

ПодходИдеяСильные стороныСлабые стороны
Правила и КС-грамматики (CKY, Эрли)Ручная грамматика, перебор разборов динамическим программированиемПрозрачность, точность на «своих» конструкцияхТрудоёмкость, сотни разборов, сложность O(n³)
PCFG (вероятностные КС-грамматики)Правилам приписаны вероятности, выбирается самое вероятное деревоСнимает неоднозначностьНе учитывает лексику; нужен трибанк
Переходный (transition-based) парсинг зависимостейСтек, буфер и действия SHIFT / LEFT-ARC / RIGHT-ARC; классификатор выбирает действиеЛинейное время, высокая скоростьОшибки накапливаются, жадный выбор
Графовый (graph-based) парсингОценки всех дуг и поиск лучшего дерева (Чу-Лю — Эдмондс, Айснер)Глобальная оптимизация, непроективные деревьяМедленнее, ограниченные признаки
Нейросетевой (BiLSTM, biaffine, BERT)Контекстные векторы слов и биаффинная оценка дугЛучшее качество (LAS выше 90% для крупных языков)Много данных и вычислений, слабая интерпретируемость

Инструменты и ресурсы

UDPipe, Stanza

Конвейеры от токенизации до синтаксиса по стандарту Universal Dependencies, модели для 100+ языков.

spaCy, Natasha

Python-библиотеки с парсером зависимостей; Natasha (Slovnet) — для русского.

MaltParser, Stanford Parser

Классика: переходный парсер зависимостей и вероятностный парсер составляющих.

SynTagRus

Крупнейший синтаксически размеченный корпус русского (ИППИ РАН), основан на модели «Смысл ⇔ Текст».

Penn Treebank

Английский трибанк составляющих, на котором выросли статистические парсеры.

Метрики UAS / LAS

Доля слов с верной вершиной (UAS) и с верной вершиной и типом связи (LAS).

Тесты: 30 вариантов по 20 вопросов

30 вариантов по 20 вопросов из банка в 300 вопросов. Любые два варианта совпадают не больше чем в двух вопросах. В каждом вопросе один правильный ответ.

Результаты

Сохраняются в этом браузере. Оценка: 17–20 — «5», 13–16 — «4», 9–12 — «3», меньше — «2».