3. 哈工大LTP解析
1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）
2. 知识图谱-命名实体识别（NER）详解
3. 哈工大LTP解析
1. 前言
哈工大语言技术平台Language Technology Platform（LTP）是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统。LTP制定了基于XML的语言处理结果表示，并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块(包括词法、句法、语义等6项中文处理核心技术)，以及基于动态链接库(Dynamic Link Library, DLL)的应用程序接口，可视化工具，并且能够以网络服务(Web Service)的形式进行使用
2. 分词(Segmentor)
中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列。 因为在汉语中，词是承载语义的最基本的单元。分词是信息检索、文本分类、情感分析等多项中文自然语言处理任务的基础。
3. 词性标注(Postagger)
词性标注(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。 这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。 下面的句子是一个词性标注的例子。 其中，v代表动词、n代表名词、c代表连词、d代表副词、wp代表标点符号。
| Tag | Description | Example |
|---|---|---|
| a | adjective | 美丽 |
| c | conjunction | 和, 虽然 |
| d | adverb | 很 |
| e | exclamation | 哎 |
| h | prefix | 阿, 伪 |
| i | idiom | 百花齐放 |
| j | abbreviation | 公检法 |
| m | number | 一, 第一 |
| n | general noun | 苹果 |
| nd | direction noun | 右侧 |
| nh | person name | 杜甫, 汤姆 |
| ni | organization name | 保险公司 |
| nl | location noun | 城郊 |
| ns | geographical name | 北京 |
| nt | temporal noun | 近日, 明代 |
| nz | other proper noun | 诺贝尔奖 |
| p | preposition | 在, 把 |
| q | quantity | 个 |
| u | auxiliary | 的, 地 |
| v | verb | 跑, 学习 |
| wp | punctuation | ，。 |
| ws | foreign words | CPU |
4. 命名实体识别(NER)
命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER) 是在句子的词序列中定位并识别人名、地名、机构名等实体的任务。
5. 依存句法分析(Parser)
依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。
| 关系类型 | Tag | Description | Example |
|---|---|---|---|
| 主谓关系 | SBV | subject-verb | 我送她一束花 (我 <-- 送) |
| 动宾关系 | VOB | 直接宾语，verb-object | 我送她一束花 (送 --> 花) |
| 间宾关系 | IOB | 间接宾语，indirect-object | 我送她一束花 (送 --> 她) |
| 前置宾语 | FOB | 前置宾语，fronting-object | 他什么书都读 (书 <-- 读) |
| 兼语 | DBL | double | 他请我吃饭 (请 --> 我) |
| 定中关系 | ATT | attribute | 红苹果 (红 <-- 苹果) |
| 状中结构 | ADV | adverbial | 非常美丽 (非常 <-- 美丽) |
| 动补结构 | CMP | complement | 做完了作业 (做 --> 完) |
| 并列关系 | COO | coordinate | 大山和大海 (大山 --> 大海) |
| 介宾关系 | POB | preposition-object | 在贸易区内 (在 --> 内) |
| 左附加关系 | LAD | left adjunct | 大山和大海 (和 <-- 大海) |
| 右附加关系 | RAD | right adjunct | 孩子们 (孩子 --> 们) |
| 独立结构 | IS | independent structure | 两个单句在结构上彼此独立 |
| 核心关系 | HED | head | 指整个句子的核心 |
6. 语义角色标注(SementicRoleLabeller)
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。
7. 总结
我们有了以上的一些基础工具之后，可以对无监督的文本进行一个三元组关系的抽取。三元组是组成知识图谱的最重要的单元。
