依存句法分析器如何工作？提供哪些信息？

依存解析为句子中每个词找到语法头词及依存关系（如 nsubj、dobj），形成一棵依存树。它揭示「谁对谁做了什么」，支撑关系抽取、语义角色标注和机器翻译的重排序。

一、先给出结论和背景

• 输出信息：对每个词 $w_i$ 给出 head（支配词）和 deprel（依存关系类型），构成一棵（或森林）依存树。
• 示例：「小明 吃 苹果」→ 吃←root，小明←nsubj(主语)，苹果←dobj(宾语)。

二、拆开关键步骤和判断点

• 与成分解析区别：依存树直接连词与词，成分树先短语再组合；依存更利于关系抽取。
• 经典算法：- 转移式（MaltParser）：状态机 + 分类器逐步 shift/reduce
• 图模型：Eisner 算法求最大生成树
• 神经网络：biaffine parser（BERT 编码 + 打分弧）

三、补上落地边界和取舍

• projective：弧不交叉（英文常见）；中文允许非 projective（把… 前置）。
• 下游用途：- 关系抽取：找主谓宾路径
• 事件抽取、问答语义匹配
• 语法纠错、文本生成控制
  工具：spaCy、Stanza、HanLP。详见 NLP 句法分析。

知识库：句法与序列标注。术语：关系抽取、BERT。