 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的传统自然语言处理方法（理性方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译

通过对第四章语法内容的学习，使学生对现代汉语语法知识有较为全面的了解，培养学生对语言现象敏锐的观察力，提高分析语言和运用语言的能力。 1、了解语法的含义 2、辨析词和短语 3、掌握句子分析方法 4、各种句型和句类的特点 5、辨析各类复句和句群 6、能纠正语法病句 第一节 语法概说 第二节 词类 第三节 短语 第四节 句法成分 第五节 句子的分类 第六节 复句 第七节 病句分析

电子科技大学：《语言学通论 General Linguistics》课程教学资源（课件讲稿）05 句法 Syntax

第一章 认知语言学的理论主张 第二章 认知语亡学的经验基础 第三章 句法的象似性 第四章 下篇概述 第五章 距离动因与DN,DdN的语义差别 第六章 “的”字隐现的一般规律 第七章 领局结构的“的”与语白共性 第八章 余论：多项定语的语序规律

上海交通大学：《古代汉语》课程教学资源（PPT讲稿）古代汉语的句法结构

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

北京大学：《理论语言学系列课程 Theoretical Linguistics——理论语言学》电子教案_5、共时的维度——句法（二）

北京大学：《理论语言学系列课程 Theoretical Linguistics——理论语言学》电子教案_5、共时的维度——句法（三）

一、结构主义的方法论原则 二、转换生成理论的基本概念 转换规则的必要性

11.1语言及其理解的一般问题 11.2句法和语义的自动分析 11.3句子的自动理解 11.4语言的自动生成 11.5自然语言理解系统应用举例 11.6小结