Syntaktická analýza
(přirozeného jazyka)
Syntaxe

popis dobře utvořených posloupností
v PJ věty, větné fráze
Velcí psi štěkali. vs. Velký psi štěkaly.

nástroj popisu: gramatika (pravidla)
S → NP VP ADJ → 'velcí'
NP → ADJ N N → 'psi'
VP → V V → 'štěkali'

výstup SyA: typicky stromy
složkové, závislostní

návaznosti morfologie → syntaxe → sémantika (prolínání)
Gramatiky
• hierarchie
regulární (KA, neumí an
bn
), CF (ZA, neumí an
bn
cn
), kontextové, typ 0
• PJ není bezkontextový
důk. prof. Novotného
Norsko, Čína a USA mají postupně hlavní města Oslo, Peking a
Washington a nacházejí se v Evropě, Asii a Americe.
• přesto se používají CFG
s případnými rozšířeními
Terminologie
• fráze (skupina)
jednotka větší než slovo, ale menší než věta, např. jmenná fráze
'velcí psi', 'ta naše česká povaha'
• lexikální kategorie
neterminál přepisující se přímo na terminál N → 'psi'
• frázová kategorie
neterminál nevyjadřující lexikální kategorii NP → ADJ N
• větný člen
lexikální nebo frázová kategorie
Stromy
zachycují větnou strukturu
• složkové stromy
zachycují povrchovou strukturu
• závislostní stromy
dvojice řídicí prvek – závislý prvek
S
NP VP
ADJ N V
velcí psi štěkali
štěkali V
psi N
velcí ADJ
Krok k sémantice
nalezení sémantických rolí větných členů

tzv. hloubková struktura věty

agens (kdo je původce činnosti), patiens (komu se něco
děje), donor (kdo dává), ...

vychází se z gramatických rolí větných členů (podmět,
předmět, ...), k jejich určení pomáhá gramatický pád

není jednoduché ani určení gramatických rolí, natož
sémantických
Zachycení shody
potřebujeme testovat shodu
číslo, pád, rod, podmět – přísudek,...
• neterminály „s parametry“
např. v DCG lze přímo NP(g,n,c) → ADJ(g,n,c) N(g,n,c)
• sestavy rysů (feature structures)

množina dvojic atribut-hodnota, hodnoty mohou být
komplexní

použití v řadě gramatických formalismů (GPSG, HPSG,
LFG)

unifikace složitějších struktur
Př.: sestava rysů
[ [ ]category NP
]agreement
num sing
pers 3
• dva atributy (category, agreement)
hodnota druhého je komplexní (sestava rysů)
• označuje se AVM (attribute value matrix)
• používá se i seznamová notace
Slovosled, nespojité fráze
v češtině musíme řešit
• volný slovosled
Petr byl včera doma. Doma byl Petr včera. Včera byl doma Petr.
(např. synt řeší kombinatorickými konstrukty)

nespojité fráze

hlavně slovesné, ale nejen
by se zde mělo utkání konat
hrdliččin zval ku lásce hlas

možné řešení: mezerové gramatiky
Vlastní SyA
• vytvoření gramatiky ve zvoleném formalismu
DCG, unifikační, závislostní, GPSG, HPSG, LFG, CG, TAG,
metagramatika (synt),...
• výběr/vytvoření algoritmu pro analýzu
chart (tabulková) – shora dolů, zdola nahoru, head-driven; CKY,
zobecněný LR

gramatika + vstupní věta → patří/nepatří + reprezentace (strom)

úpravy gramatiky (normální formy)

rozpoznávání/generování
• pro češtinu
klara, synt, DIS, Zuzana
synt: metagramatika
3 úrovně
➢
metagramatika G1: 253 pravidel
kombinatorické konstrukty (generování pořadí), akce
(gramatické testy, kontextové akce), závislostní struktury
➢
generovaná G2: 3091 pravidel
bezkontextová + akce (shoda, zanoření vedlejších vět,...)
➢
expandovaná G3: 11530 pravidel
pouze bezkontextová
DCG
Definite clause grammars

jedny z nejstarších gramatik navržených pro PJ

2 rozšíření CFG: neterminály - složené termy (lze
parametry), možnost volání procedur

možnost zpracování nespojitých frází (gapping grammars)

umí an
bn
cn
abc --> a(N), b(N), c(N).
a(0) --> [].
a(s(N)) --> [a], a(N).
b(0) --> [].
b(s(N)) --> [b], b(N).
c(0) --> [].
c(s(N)) --> [c], c(N).
Parciální analýza
partial/shallow parsing, chunking
Důvody:
• chyby něco nezpracuje MA, transformace zdrojů (oddělovače vět
ap.), přímo ve zdrojových textech (gramatické chyby)
• příliš mnoho úplných analýz synt: 57 102 672 pro
Obehnat Šalounův pomník mistra Jana Husa na pražském
Staroměstském náměstí živým plotem z hustých keřů s trny
navrhuje občanské sdružení Společnost Jana Jesenia.
• pro řadu aplikací stačí
• analyzátor DIS
DIS
• pravidla pro NG, PNG, VG
získaná/ověřená v korpusech, řeší nespojité slovesné fráze
• DCG + vlastní implementace mezerových gramatik
• aplikace částečná desambiguace, kategorizace textů
• nadstavba VaDIS hledá některé gramatické role +
povrchové valence → další desambiguace
DIS: příklad pravidla
% příklad: by se mohla zbavit
slovesná_skupina(Gap1) -->
kond(S0,Lm0,k5,E0,P0,N0,tP,mC,A0), % by/k5e?p?n_tPmCa?
se(Se,sebe,k3,xX,nS,C1), % sebe/k3xXnSc?
gap([],Gap0), % gap
sloveso(S2,Lm2,k5,E2,P2,N2,tM,mP,A2), % modal/k5e?p?n_tMmPa?
{ check_n(N2,N0,P0), % { check_n }
modal(Lm2),
check_p(P0,P2)
},
gap(Gap0,Gap1), % gap
sloveso(S3,Lm3,k5,E3,mF,A3), % k5e?mFa?
{ not_by(Lm3) }.
Valence
• další krok k sémantice
• povrchové zpracovává VaDIS
opouštět
= koho||co
= koho||co & pro co
= koho||co & kvůli čemu
opouštět <v>hPTc4,hPTc4-hTc4r{pro},hPTc4-hTc3r{kvůli}
• hloubkové
VerbaLex, experiment Zuzana