ConstituencyパーサーとDependency Parserの違い

ConstituencyパーサーとDependencyパーサーの違いは何ですか？2つの異なる使用法は何ですか？

選挙区解析ツリーは、テキストをサブフレーズに分割します。ツリーの非終端はフレーズのタイプであり、終端は文の単語であり、エッジにはラベルが付いていません。単純な文「John sees Bill」の場合、選挙区解析は次のようになります。

                  Sentence
                     |
       +-------------+------------+
       |                          |
  Noun Phrase                Verb Phrase
       |                          |
     John                 +-------+--------+
                          |                |
                        Verb          Noun Phrase
                          |                |
                        sees              Bill

依存関係の解析では、単語をその関係に従って関連付けます。ツリーの各頂点は単語を表し、子ノードは親に依存する単語であり、エッジは関係によってラベル付けされます。"John sees Bill"の依存関係解析は次のようになります。

              sees
                |
        +--------------+
subject |              | object
        |              |
      John            Bill

目的に最も近いパーサータイプを使用する必要があります。文中のサブフレーズに興味がある場合は、おそらくConstituencyの解析が必要です。単語間の依存関係に関心がある場合は、おそらく依存関係の解析が必要です。

Stanfordパーサーはどちらかを提供できます（オンラインデモ）。実際、実際に機能する方法は、常にConstituencyパーサーで文を解析し、必要に応じて、Constituency解析ツリーで確定的（ルールベース）変換を実行して、それを依存関係ツリーに変換します。

もっとここに見つけることができます：

http://en.wikipedia.org/wiki/Phrase_structure_grammar

http://en.wikipedia.org/wiki/Dependency_grammar