一个用C++实现的 中文句法分析 工具包，采用的是中文宾州树库标准(Chinese Tree Bank)，并提供源代码。 可以对原始的文档（GBK编码）进行自动繁简转换，分句，分词，词性标注，依存句法分析。
该句法分析工具采用了标准的图模型算法，即最大生成树算法(projective Maximum Spanning Tree)。该算法由Eisner于96年提出，复杂度为句子长度的三次方。详情可参见论文[1]
句法分析目前尚属于研究阶段，离实际应用还有很长的距离。其关键问题在于句法分析速度太慢。远远落后于分词和词性标注，因此无法处理海量数据。正因 为这样，本工具包不提供更加耗时的高阶解码算法(Higher order projective parsing)，并采用新的数据结构[2]，在无损精度的前提下，提高句法分析的速度。
系统框架：
整个句法分析分为5步：
1、繁简、半全角转换并切句：所有繁体字通过一张对应表转成简体字，所有的半角符号转成全角。比如'a'就转成'ａ'。对转换好的句子，用简单的规则进行切句。
2、命名实体识别：采用条件随机场模型标出句中的人名、地名。
3、分词：采用条件随机场模型进行分词，人名、地名被强制独立成词。此外，采用最短路的方法匹配出字典中的词。
4、词性标注：采用条件随机场模型进行词性标注，字典匹配出的词，其词性和字典一致。
5、句法分析：采用最优生成树算法，对句子进行句法分析。
评测：
在CTB6标准测试集上，ctbparser分词得到95.3% F1值，词性标注精度94.27%，句法分析精度81%。处理速度（包括分词、词性标注、句法分析）的速度是每秒30句，内存占用为270M。（操作系 统：64位CentOS 5，CPU: Intel(R) Xeon(R) E5405, 2.00GHz）
具体使用说明在工具包readme_cn.html文件中，这里就不提了。
参考文献：
[1] Mark A. Paskin, "Cubic-time Parsing and Learning Algorithms for Grammatical Bigram Models", technique report, 2001
[2] Xian Qian, Qi Zhang, Xuangjing Huang and Lide Wu. "2D Trie for fast parsing ", COLING 2010
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我需要使用斯坦福NLP工具对关于特定主题的新闻文章进行情感分析。 这样的工具只允许基于句子的情感分析，而我想提取关于我的主题的整个文章的情感评价。 例如，如果我的主题是苹果，我想知道关于苹果的新闻文章的观点。 另一方面，将我的句子过滤到只包含Apple这个词的句子中，会遗漏类似“Apple的产品A很好。但是，它缺乏以下关键功能：...”的文章。在这种情况下，如果我只使用包含Apple这个词的句子，
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句法分析 先来解释一下句法分析。句法分析分为句法结构分析和依存关系分析。 句法结构分析也就是短语结构分析，比如提取出句子中的名次短语、动词短语等，最关键的是人可以通过经验来判断的短语结构，那么怎么由机器来判断呢？ （有关依存关系分析的内容，具体可以看《自己动手做聊天机器人 十二-教你如何利用强大的中文语言技术平台做依存句法和语义依存分析》） 句法分析树 样子如下： -吃(v)-
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前面的章节重点关注词：如何识别它们，分析它们的结构，分配给他们词汇类别，以及获得它们的含义。我们还看到了如何识别词序列或n-grams中的模式。然而，这些方法只触碰到支配句子的复杂约束的表面。我们需要一种方法处理自然语言中显著的歧义。我们还需要能够应对这样一个事实，句子有无限的可能，而我们只能写有限的程序来分析其结构和发现它们的含义。 本章的目的是要回答下列问题： 我们如何使用形式化语法来描述无限
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输入文本为2020年2月20日 以下代码块抛出，其中包含无法分析的消息文本“28Feb2020”，在索引7中找到未分析的文本：
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我一直在尝试用java编写一个简单的词法分析器。 File Token.java如下： Lexer如下：Lexer。JAVA 并且可以用Try.java测试如下： 说出输入。txt有 我期望的输出是 但我面临的问题是：它把每个数字都当作 而且它不能识别实数。我得到： 意外符号：'.' 为了达到预期的效果，需要做哪些改变？