在自然语言处理（NLP）领域，依存句法分析（Dependency Parsing）是理解句子结构和语义关系的关键技术。它通过识别词语之间的依存关系（如主谓、动宾等），构建句子的树状结构，为机器翻译、情感分析、问答系统等应用提供基础支持。随着深度学习的发展，基于机器学习的依存句法规则提取成为高效实现这一任务的主流方法。
传统依存句法分析依赖人工定义的语法规则，但语言多样性导致规则难以覆盖所有情况。机器学习则通过标注数据自动学习句法规则，显著提升模型的泛化能力。
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